主要内容

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MapReduceでの効果的なアルゴリズムの構築

MATLAB®に同梱のmapreduceサンプルファイルは,さまざまなプログラミング手法を説明しています。これらのサンプルを開始点として使用して,同様のmapreduce計算のプロトタイプを迅速に作成できます。

メモ

これらのサンプルに関連付けられたファイルは,すべて工具箱/ matlab /演示/フォルダー内にあります。

リンクの例 主要なファイル 説明 主なプログラミング手法
MapReduceを使用した最大値の検索 MaxMapReduceExample.m 最大到着遅延時間の検索

1つの中間キーと最小の計算。

MapReduceによる平均値の計算 MeanMapReduceExample.m 平均到着遅延時間の検索

中間状態をもつ1つの中間キー(中間的な合計とカウントの累積)。

MapReduceを使用するヒストグラムの作成 VisualizationMapReduceExample.m ヒストグラムを使用するデータの可視化

グラフィックスを生成して予備的な洞察を得るのに十分な,容量の少ないデータの要約

MapReduceを使用するグループごとの平均の計算 MeanByGroupMapReduceExample.m 各曜日の平均到着遅延時間の計算

いくつかの中間キーを使用して,入力データのサブグループに対して簡単な計算を実行。

MapReduceによるイメージの最大平均HSVの計算 HueSaturationValueExample.m イメージコレクションの色相,彩度,明度の最大平均値の決定

3つの中間キーを使用してイメージデータストアを解析。イメージを表示するために使用できるファイル名が出力されます。

MapReduceを使用する簡単なデータのサブセット化 SubsettingMapReduceExample.m 大規模なデータセットのサブセットから単一のテーブルを作成

パターンを探すための,大規模なデータセットのサブセットの抽出。この手順は,サブセット化の基準に渡すパラメーター化された地图関数を使用して一般化されています。

MapReduceを使用して共分散および関連量を計算する CovarianceMapReduceExample.m 共分散および関連する量の計算

いくつかの中間値を計算して同じキーで保存。共分散を使用して相関行列と回帰係数を取得し,主成分分析を実行します。

MapReduceを使用してグループごとの要約統計を計算する StatisticsByGroupMapReduceExample.m グループごとに整理された要約統計の計算

無名関数を使用して,パラメーター化された地图関数に追加のグループ化パラメーターを渡す。このパラメーター化により,別のグループ化変数を使用して迅速に統計値を再計算できます。

MapReduceを使用するロジスティック回帰モデルの近似 LogitMapReduceExample.m 簡単なロジスティック回帰モデルの近似

複数のmapreduce呼び出しを連結して,反復回帰アルゴリズムを実行。無名関数は情報を1つの反復から次の反復に渡し,地图関数に直接情報を提供します。

MapReduceを使用するQR (TSQR)行高列の因数分解 TSQRMapReduceExample.m 行高列のQR分解

複数のmapreduce呼び出しを連結して複数の因数分解の反復を実行。また,地图関数の信息入力引数を使用して,中間の数値キーを計算します。