mapreduce это метод программирования, который подходит для анализа больших наборов данных, которые в противном случае не могут поместиться в память вашего компьютера. Использование datastore для обработки данных небольшими порциями метод состоит из фазы Map, которая форматирует данные или выполняет предварительный расчет, и фазы Reduct, которая агрегирует все результаты фазы Map. Дополнительные сведения см. в разделе Начало работы с MapReduce.
Для получения информации об использовании других продуктов с mapreduceсм. раздел Ускорение и развертывание MapReduce с использованием других продуктов.
KeyValueStore | Хранить пары ключ-значение для использования с mapreduction |
ValueIterator | Итератор над промежуточными значениями для использования с mapreduct |
Узнайте о технике программирования MapReduce и запустите пример расчета.
Создание функции карты для использования в mapreduce алгоритм.
Создание функции сокращения для использования в mapreduce алгоритм.
Создание эффективных алгоритмов с помощью MapReduce
Резюме mapreduce примеры файлов.
Ускорение и развертывание MapУменьшите использование других продуктов
Возможности других продуктов для ускорения и совместного использования mapreduce алгоритмы.
Поиск максимального значения с помощью MapReduce
В этом примере показано, как найти максимальное значение одной переменной в наборе данных с помощью mapreduce.
Вычислить среднее значение с помощью MapReduce
В этом примере показано, как вычислить среднее значения одной переменной в наборе данных с помощью mapreduce.
Создание гистограмм с помощью MapReduce
В этом примере показано, как визуализировать шаблоны в большом наборе данных без одновременной загрузки всех наблюдений в память.
Вычислить среднее по группам с помощью MapReduce
В этом примере показано, как вычислить среднее значение по группам в наборе данных с помощью mapreduce.
Простой подсчет данных с помощью MapReduce
В этом примере показано, как извлечь подмножество большого набора данных.
Использование MapReduce для вычисления ковариации и связанных величин
В этом примере показано, как вычислить среднее значение и ковариацию для нескольких переменных в большом наборе данных с помощью mapreduce.
Расчет сводной статистики по группам с использованием MapReduce
В этом примере показано, как вычислить сводную статистику, организованную по группам с помощью mapreduce.
Использование MapReduce для соответствия модели логистической регрессии
В этом примере показано, как использовать mapreduce для выполнения простой логистической регрессии с использованием одного предиктора.
Факторизация матрицы высокого тонкого QR (TSQR) с использованием MapReduce
В этом примере показано, как вычислить факторизацию высокого тощего QR (TSQR) с помощью mapreduce.
Вычисление максимального среднего HSV изображений с помощью MapReduce
В этом примере показано, как использовать ImageDatastore и mapreduce поиск изображений с максимальными значениями оттенка, насыщенности и яркости в коллекции изображений.
В этом примере показано, как отладить mapreduce алгоритмы в MATLAB ® с использованием простого примера файла ,MaxMapReduceExample.m. Отладка позволяет отслеживать перемещение данных между различными фазами mapreduce выполнение и проверка состояния всех промежуточных переменных.
