主要内容
用MapReduce构建有效的算法
的mapreduceMATLAB附带的示例文件®说明不同的编程技术。您可以使用这些示例作为起点，快速创建类似的原型mapreduce计算。
请注意
这些示例的相关文件都在工具箱/ matlab /演示/文件夹中。
| 例子链接 | 主文件 | 描述 | 著名的编程技术 |
|---|---|---|---|
| 使用MapReduce查找最大值 | MaxMapReduceExample.m |
求最大到达延迟 | 一个中间键和最少的计算。 |
| 使用MapReduce计算平均值 | MeanMapReduceExample.m |
求平均到达延迟 | 一个具有中间状态的中间键(累积中间和计数)。 |
| 使用mapReduce创建直方图 | VisualizationMapReduceExample.m |
使用直方图可视化数据 | 少量的数据总结，足以生成图表并获得初步的见解。 |
| 使用MapReduce按组计算平均值 | MeanByGroupMapReduceExample.m |
计算一周中每一天的平均到达延迟时间 | 使用几个中间键对输入数据的子组执行简单的计算。 |
| 用MapReduce计算图像的最大平均HSV | HUESATUNIONVALUEEXAMPLE.M. |
确定图像集合中的平均最大色调、饱和度和亮度 | 使用三个中间键分析图像数据存储。输出是文件名，可用于查看图像。 |
| 使用MapReduce的简单数据子集 | SubsettingMapReduceExample.m |
从大数据集的子集创建单个表 | 抽取大数据集的子集以寻找模式。使用参数化映射函数将过程一般化以通过子集准则。 |
| 使用MapReduce计算协方差和相关量 | CovarianceMapReduceExample.m |
计算协方差和相关的量 | 计算几个中间值并用相同的键存储它们。利用协方差得到相关矩阵和回归系数，并进行主成分分析。 |
| 使用MapReduce计算组按组计算摘要统计信息 | StatisticsByGroupMapReduceExample.m |
计算按组组织的汇总统计 | 使用匿名函数将额外的分组参数传递给参数化映射函数。这种参数化允许您使用不同的分组变量快速地重新计算统计信息。 |
| 使用MapReduce拟合Logistic回归模型 | LogitMapReduceExample.m |
适合简单的逻辑回归模型 | 连锁多个 |
| 基于MapReduce的TSQR矩阵分解 | TSQRMapReduceExample.m |
高瘦QR分解 | 连锁多个 |
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