Расширение длинных массивов другими продуктами

Используемые продукты: Statistics and Machine Learning Toolbox™, Database Toolbox™, Parallel Computing Toolbox™, MATLAB® Parallel Server™, MATLAB Compiler™

Несколько тулбоксов расширяют возможности длинных массивов. Эти улучшения включают написание алгоритмов машинного обучения, интеграцию с системами больших данных и развертывание автономных приложений.

Статистика и машинное обучение

Statistics and Machine Learning Toolbox позволяет вам выполнять расширенные статистические вычисления на длинных массивах. Возможности включают в себя:

  • K-образная кластеризация

  • Линейный регрессионный подбор кривой

  • Сгруппированная статистика

  • Классификация

Для получения дополнительной информации см. Анализ Больших данных с длинными массивами (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Управляйте, где работает ваш код

Когда вы выполняете вычисления на длинные массивы, окружение выполнения по умолчанию использует или локальный сеанс работы с MATLAB, или локальный параллельный пул, если у вас есть Parallel Computing Toolbox. Используйте mapreducer функция для изменения окружения выполнения длинные массивы при использовании Parallel Computing Toolbox, MATLAB Parallel Server или MATLAB Compiler:

Одно из преимуществ разработки алгоритмов с длинные массивы в том, что вам нужно только один раз записать код. Вы можете разработать свой код локально, затем использовать mapreducer масштабирование и использование возможностей, предлагаемых Parallel Computing Toolbox, MATLAB Parallel Server или MATLAB Compiler, без необходимости переписывать алгоритм.

Примечание

Каждый длинный массив связан с одним окружением выполнения, когда он построен с использованием tall(ds). Если это окружение выполнения будет позже изменена или удаляемо, то длинный массив станет недопустимым.

По этой причине при каждом изменении окружения выполнения необходимо восстановить длинный массив.

Работа с базами данных

Database Toolbox позволяет вам создать длинная таблица из DatabaseDatastore который поддерживается данными в базе данных. Для получения дополнительной информации смотрите Анализ больших данных в базе данных с использованием длинных массивов (Database Toolbox).

Примечание

DatabaseDatastore имеет следующие ограничения:

  • DatabaseDatastore необходимо использовать локальный сеанс работы с MATLAB в качестве окружения выполнения. Установите это окружение с помощью команды mapreducer(0).

  • Автономные приложения, содержащие длинные массивы, которые используют DatabaseDatastore не может быть развернута против Apache Spark с помощью MATLAB Compiler.

См. также

| |

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте