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Arreglos altos

Arreglos con más filas de las que caben en la memoria

Los arreglos altos proporcionan una forma de trabajar con datos con el respaldo de un almacén de datos que puede tener millones o miles de millones de filas. Puede crear arreglos de celdas, datos categóricos, cadenas, fechas y horas, duraciones y duraciones de calendario, o arreglos numéricos altos, y utilizar cualquiera de estos tipos altos como variables en una tabla alta o un horario alto. Muchas operaciones y funciones trabajan con los arreglos altos de la misma manera en que lo hacen con los arreglos de MATLAB^® en memoria, pero la mayoría de los resultados se evalúan solo cuando usted los solicita explícitamente a través de gather. MATLAB optimiza de forma automática los cálculos en cola minimizando la cantidad de pasadas por los datos. Para obtener más información, consulte Arreglos altos para datos con memoria insuficiente.

Para obtener información sobre la integración con sistemas de big data o la compilación de algoritmos de arreglos altos, consulte Extend Tall Arrays with Other Products.

Funciones

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Creación y evaluación

`tall`	Create tall array
`datastore`	Create datastore for large collections of data
`gather`	Collect tall array into memory after executing queued operations
`write`	Write tall array to local and remote locations for checkpointing
`mapreducer`	Define execution environment for mapreduce or tall arrays
`tallrng`	Control random number generation for tall arrays

Determinar tipo

`istall`	Determine if input is tall array
`classUnderlying`	Class of underlying data in tall array
`isaUnderlying`	Determine if tall array data is of specified class

Desarrollar algoritmos personalizados

`matlab.tall.transform`	Transform array by applying function handle to blocks of data
`matlab.tall.reduce`	Reduce arrays by applying reduction algorithm to blocks of data
`matlab.tall.movingWindow`	Apply moving window function to blocks of data
`matlab.tall.blockMovingWindow`	Apply moving window function and block reduction to padded blocks of data

Temas

Arreglos altos para datos con memoria insuficiente
Aprenda en qué consisten los arreglos altos y realice un cálculo de ejemplo.
Lazy Evaluation of Tall Arrays
How to leverage lazy execution of tall arrays to optimize performance of calculations.
Index and View Tall Array Elements
Extract, assign, and view portions of a tall array.
Grouped Statistics Calculations with Tall Arrays
This example shows how to calculate grouped statistics of a tall timetable containing power outage data.
Visualization of Tall Arrays
Visualization techniques for tall arrays.
Extend Tall Arrays with Other Products
List of products that enhance capabilities of tall arrays.
Develop Custom Tall Array Algorithms
Development guide for authoring custom algorithms to operate on tall arrays.

Información relacionada

Uso de arreglos altos para big data

Ejemplos destacados

Analyze Big Data in MATLAB Using Tall Arrays

Use tall arrays to work with big data in MATLAB®. You can use tall arrays to perform a variety of calculations on different types of data that does not fit in memory. These include basic calculations, as well as machine learning algorithms within Statistics and Machine Learning Toolbox™.

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Histograms of Tall Arrays

Use histogram and histogram2 to analyze and visualize data contained in a tall array.

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Process Big Data in the Cloud

Access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB® capabilities for big data.

(Parallel Computing Toolbox)