ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

その他の製品を使用した MapReduce の高速化と展開

実行環境

関数 mapreduce を Parallel Computing Toolbox™、MATLAB® Distributed Computing Server™ または MATLAB Compiler™ とともに使用するには、mapreducer コンフィギュレーション関数を使用して mapreduce の実行環境を変更します。これにより、小さい計算から始めて map 関数および reduce 関数を検証してから、迅速にスケール アップして大規模な計算を実行できます。

並列実行

Parallel Computing Toolbox は、マルチコア コンピューターの処理能力すべてを使用することで、複数のアプリケーションをワーカーの並列プールにより実行する mapreduce アルゴリズムを速やかに高速化できます。既に Parallel Computing Toolbox がインストールされている場合は、この機能を利用するために特にすることはありません。mapreduce を Parallel Computing Toolbox とともに使用する方法の詳細については、並列プール上での mapreduce の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

MATLAB Distributed Computing Server を使用すると、同じアプリケーションをリモート コンピューター クラスターで実行できます。Hadoop® クラスターをサポートするように MATLAB Distributed Computing Server を設定する方法を含めて、詳細についてはtall 配列および mapreduce (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

アプリケーションの配布

MATLAB Compiler によってスタンドアロンの mapreduce アプリケーションや配布可能アーカイブを作成し、これらを同僚と共有したり Hadoop 運用システムに配布したりできます。

詳細は、Hadoop クラスターの MapReduce アプリケーション (MATLAB Compiler)を参照してください。

参考

|