Создайте эффективные алгоритмы с MapReduce

mapreduce примеры файлов, которые поставляются с MATLAB® проиллюстрировать различные методы программирования. Можно использовать эти примеры в качестве начальной точки для быстрого прототипа аналогичного mapreduce вычисления.

Примечание

Связанные файлы для этих примеров находятся в toolbox/matlab/demos/ папка.

Пример ссылкиОсновной файлОписаниеИзвестные методы программирования
Нахождение максимального значения с помощью MapReduceMaxMapReduceExample.mНайти максимальную задержку прибытия

Один промежуточный ключ и минимальные расчеты.

Вычисление среднего значения с помощью MapReduceMeanMapReduceExample.mНайти среднюю задержку прибытия

Один промежуточный ключ с промежуточным состоянием (накопление промежуточной суммы и счета).

Создайте гистограммы с использованием MapReduceVisualizationMapReduceExample.mВизуализируйте данные с помощью гистограмм

Низкообъемные сводные данные данных, достаточные для генерации графики и получения предварительной информации.

Вычисление среднего по группам с использованием MapReduceMeanByGroupMapReduceExample.mВычислите среднюю задержку прибытия для каждого дня недели

Выполните простые расчеты на подгруппах входных данных с помощью нескольких промежуточных клавиш.

Вычисление максимального среднего HSV изображений с помощью MapReduceHueSaturationValueExample.mОпределите средний максимальный оттенок, насыщение и яркость в коллекции изображений

Анализирует datastore с помощью трех промежуточных ключей. Выходные выходы - имена файлов, которые могут использоваться для просмотра изображений.

Простая подстановка данных с использованием MapReduceSubsettingMapReduceExample.mСоздайте одну таблицу из подмножества большого набора данных

Экстракция подмножества большого набора данных для поиска шаблонов. Процедура обобщается с помощью параметризованной функции map, чтобы пройти в критериях подмножества.

Использование MapReduce для вычисления ковариационных и смежных величинCovarianceMapReduceExample.mВычисление ковариационных и смежных величин

Вычислите несколько промежуточных значений и сохраните их с помощью одного ключа. Используйте ковариацию для получения корреляционной матрицы и коэффициентов регрессии и для выполнения анализа основных компонентов.

Вычисление сводной статистики по группам с использованием MapReduceStatisticsByGroupMapReduceExample.mВычисление сводной статистики по группам

Используйте анонимную функцию, чтобы передать дополнительный параметр группировки параметризованной функции map. Эта параметризация позволяет вам быстро пересчитать статистику с помощью различных сгруппированных переменных.

Использование MapReduce для подбора модели логистической регрессииLogitMapReduceExample.mПодгонка простой логистической регрессионой модели

Цепь множественная mapreduce вызывается для выполнения итерационного алгоритма регрессии. Анонимная функция передает информацию от одной итерации к следующей, чтобы предоставить информацию непосредственно в функцию map.

Факторизация матрицы Tall Skinny QR (TSQR) с использованием MapReduceTSQRMapReduceExample.mTall Skinny QR разложение

Цепь множественная mapreduce вызывается для выполнения нескольких итераций факторизаций. Также используйте info входной параметр функции map для вычисления промежуточных числовых ключей.