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Construya algoritmos eficaces con MapReduce

Los archivos de ejemplo de mapreduce que envían con MATLAB® ilustran diferentes técnicas de programación. Puede utilizar estos ejemplos como punto de partida para realizar rápidamente prototipos de cálculos mapreduce similares.

Nota

Los archivos asociados para estos ejemplos están todos en la carpeta toolbox/matlab/demos/ .

Enlace de ejemploArchivo primarioDescripciónTécnicas de programación notables
Encuentra el valor máximo con MapReduceMaxMapReduceExample.mEncontrar retardo máximo de llegada

Una clave intermedia y un cómputo mínimo.

Calcule el valor medio con MapReduceMeanMapReduceExample.mBuscar demora de llegada media

Una clave intermedia con estado intermedio (acumulación de suma intermedia y conteo).

Crear histogramas mediante MapReduceVisualizationMapReduceExample.mVisualizar datos mediante histogramas

Resúmenes de datos de bajo volumen, suficientes para generar un gráfico y obtener conocimientos preliminares.

Calcular media por grupo utilizando MapReduceMeanByGroupMapReduceExample.mCalcular demora de llegada media para cada día de la semana

Realizar cálculos simples en subgrupos de datos de entrada utilizando varias claves intermedias.

Calcule el HSV medio máximo de imágenes con MapReduceHueSaturationValueExample.mDetermine el tono, la saturación y el brillo máximos medios en una colección de imágenes

Analiza un almacén de imágenes mediante tres claves intermedias. Las salidas son nombres de archivo, que se pueden utilizar para ver las imágenes.

Subconfiguración simple de datos mediante MapReduceSubsettingMapReduceExample.mCrear una sola tabla a partir de un subconjunto de gran conjunto de datos

Extracción del subconjunto de datos de gran tamaño para buscar patrones. El procedimiento se generaliza mediante una función de mapa parametrizada para pasar los criterios de subconfiguración.

Uso de MapReduce para calcular la covarianza y las cantidades relacionadasCovarianceMapReduceExample.mCovarianza del cálculo y cantidades relacionadas

Calcule varios valores intermedios y guárdelos con la misma llave. Utilizar covarianza para obtener una matriz de correlación y coeficientes de regresión, y para realizar análisis de componentes principales.

Calcular estadísticas resumidas por grupo utilizando MapReduceStatisticsByGroupMapReduceExample.mCalcular estadísticas resumidas organizadas por grupo

Utilice una función anónima para pasar un parámetro de agrupación adicional a una función de mapa parametrizada. Esta parametrización le permite recalcular rápidamente las estadísticas utilizando diferentes variables de agrupación.

Uso de MapReduce para adaptarse a un modelo de regresión logísticaLogitMapReduceExample.mModelo simple de regresión logística en forma

Cadena de llamadas mapreduce múltiples para llevar a cabo un algoritmo de regresión iterativa. Una función anónima pasa información de una iteración a la siguiente para suministrar información directamente a la función map.

Alta factorización matricial QR (TSQR) con MapReduceTSQRMapReduceExample.mFlaco alto QR descomposición

Cadena de varias llamadas mapreduce para realizar iteraciones múltiples de factorizaciones. Utilice también el argumento de entrada info de la función Map para calcular las claves numéricas intermedias.