MATLAB与Hadoop和Spark

MATLAB利用分布式集群的计算能力对大数据进行高效计算，用于机器学习和数据挖掘算法，应用范围从预测维护到事件检测。

在MATLAB中对你最喜欢的工作站的小组代表性数据建立算法原型，然后可以扩展到在生产中运行在HDFS、Hive、Amazon S3或Azure Blob中的整个数据集，而无需重新实现。

MathWorks顾问在配置MATLAB以在云或本地大数据平台上优化运行方面经验丰富Cloudera，并为您创建参考应用程序和实践示例，以构建自己的模型。

在Hadoop上运行MATLAB

在Hadoop上运行MATLAB需要在集群的计算节点和边缘节点上配置MathWorks产品，并通过YARN调度程下载188bet金宝搏序向集群提交Spark或Map Reduce作业。MathWorks Consultants指导您完成安装和调试，提供安装、测试脚本和文档，使您可以在集群规模增长时重复该过程。

工程数据

为了在大数据平台上从数据中提取出最大的价值，需要仔细考虑如何在MATLAB中存储和提取数据进行分析。MathWorks Consultants与架构师一起定义数据策略，以便将数据吸收并加载到支持hadoop的集群中，并就适当的文件格式和提取模式提供建议。此外，MathWorks Consultants还帮助您满足有关分析和数据处理的其他非功能性需求，如日志记录、处理错误条件和记录数据来源。

参考体系结构

概念验证应用程序或框架对于评估大数据解决方案的好处是无价的。MathWorks Consultants可以处理您的代码，并对其进行重构，以进行并行计算，并在Hadoop集群上高效执行。一旦代码进行了优化，MathWorks Consultants就会来到现场演示和测试应用程序，并提供代码和所使用的技术的全面交接，以便将应用程序作为参考或起点，供您详细阐述和定制。