MATLAB^® cuenta con diversas capacidades para explorar y analizar conjuntos de Big Data. Entre ellas se encuentra MapReduce, una potente y consolidada técnica de programación que permite aplicar filtrado, estadísticas y otros métodos de análisis generales al Big Data.

La funcionalidad de MapReduce integrada en MATLAB permite analizar datos que no caben en la memoria. Al ejecutar los algoritmos basados en MapReduce de forma paralela (mediante Parallel Computing Toolbox™), se pueden aprovechar mejor los recursos de procesamiento del equipo sin cambiar los algoritmos.

Para analizar datos en MATLAB mediante MapReduce:

1. Especifique los datos que desee analizar mediante el uso de datastore.
2. Cree sus funciones map y reduce en MATLAB.
3. Ejecute sus funciones map y reduce mediante mapreduce.

Aunque MapReduce de MATLAB se ha optimizado para el análisis basado en arrays, es totalmente compatible con MapReduce de Hadoop, así que puede ejecutar sus algoritmos basados en MapReduce dentro del marco correspondiente a MapReduce para Hadoop:

• Ejecute en Hadoop los algoritmos basados en MapReduce directamente desde el escritorio de MATLAB gracias a MATLAB Parallel Server™.
• Empaquete los algoritmos basados en MapReduce para su despliegue en sistemas de producción basados en Hadoop gracias a MATLAB Compiler™.

Véase también: Big Data con MATLAB, Análisis predictivo