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他の製品による tall 配列の拡張

使用する製品: Statistics and Machine Learning Toolbox™、Database Toolbox™、Parallel Computing Toolbox™、MATLAB® Parallel Server™MATLAB Compiler™

いくつかのツールボックスは、tall 配列の機能を拡張します。これらの拡張機能には、機械学習アルゴリズムの記述、ビッグ データ システムとの統合、およびスタンドアロン アプリの配布などがあります。

Statistics and Machine Learning

Statistics and Machine Learning Toolbox によって、tall 配列に対する高度な統計計算を実行できます。次のような機能があります。

  • k-means クラスタリング

  • 線形回帰近似

  • グループ化された統計

  • 分類

詳細については、tall 配列によるビッグ データの分析 (Statistics and Machine Learning Toolbox)を参照してください。

コードの実行場所の制御

tall 配列の計算を実行する際、既定の実行環境ではローカル MATLAB セッションか、または Parallel Computing Toolbox がある場合にはローカル並列プールを使用します。Parallel Computing Toolbox、MATLAB Parallel Server、または MATLAB Compiler を使用する場合、tall 配列の実行環境を変更するには、関数 mapreducer を使用します。

  • Parallel Computing Toolbox — ローカル ワーカーまたはクラスター ワーカーを使用して並列計算を実行し、大規模な tall 配列の計算を高速化。詳細については、並列プールでの tall 配列の使用 (Parallel Computing Toolbox)またはクラウドでのビッグデータの処理 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

  • MATLAB Parallel Server — Apache Spark™ 対応 Hadoop® クラスターなどのクラスターで tall 配列の計算を実行。これにより、非常に大きな計算の実行時間を大幅に短縮できます。詳細については、Spark 対応 Hadoop クラスターでの tall 配列の使用 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

  • MATLAB Compiler — tall 配列を含んだ MATLAB アプリケーションを Apache Spark のスタンドアロン アプリとして配布。詳細については、Spark アプリケーション (MATLAB Compiler)を参照してください。

tall 配列を使用したアルゴリズム開発の利点の 1 つは、コードの記述が一度で済むことです。ローカルでコードを開発した後、mapreducer を使用してスケール アップすることで、アルゴリズムを書き換えることなく Parallel Computing Toolbox、MATLAB Parallel ServerMATLAB Compiler などが提供する機能を活用できます。

メモ

tall 配列は、tall(ds) を使用して作成された場合、それぞれが 1 つの実行環境にバインドされます。その実行環境が後から変更または削除された場合、tall 配列は無効になります。

このため、実行環境を変更するたびに tall 配列を再構成しなければなりません。

データベースとの連携

Database Toolbox によって、データベース内のデータでバックアップされた DatabaseDatastore から tall table を作成できます。詳細については、Analyze Large Data in Database Using Tall Arrays (Database Toolbox)を参照してください。

メモ

DatabaseDatastore には以下の制限があります。

  • DatabaseDatastore は、実行環境としてローカルの MATLAB セッションを使用しなければなりません。コマンド mapreducer(0) を使用して、この環境を設定します。

  • DatabaseDatastore を使用する tall 配列を含んだスタンドアロン アプリケーションは、MATLAB Compiler を使用して Apache Spark に配布することはできません。

参考

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