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MapReduce
mapreduce
は、コンピューターのメモリに収まらない大きなデータセットの解析に適したプログラミング手法です。datastore
を使用してデータを小さなチャンクで処理するこの手法は、データの書式設定や前処理となる計算を行う Map フェーズと、Map フェーズからのすべての結果を集約する Reduce フェーズから構成されています。詳細は、MapReduce 入門を参照してください。
他の製品での mapreduce
の使用の詳細については、その他の製品を使用した MapReduce の高速化と展開を参照してください。
関数
オブジェクト
KeyValueStore | キーと値のペアを保存して mapreduce で使用 |
ValueIterator | mapreduce と使用する中間値における反復子 |
トピック
- MapReduce 入門
MapReduce プログラミング手法について学習し、例の計算を実行します。
- map 関数の作成
mapreduce
アルゴリズムで使用する map 関数を作成します。 - reduce 関数の作成
mapreduce
アルゴリズムで使用する reduce 関数を作成する。 - MapReduce での効果的なアルゴリズムの構築
サンプル ファイル
mapreduce
の概要。 - その他の製品を使用した MapReduce の高速化と展開
mapreduce
アルゴリズムを高速化し共有するための他製品の機能。 - MapReduce を使用した最大値の検索
次の例では、
mapreduce
を使用してデータセット内の単独の変数の最大値を検索する方法を示します。 - MapReduce による平均値の計算
この例では、
mapreduce
を使用してデータセット内で単一の変数の平均を計算する方法を示します。 - MapReduce を使用するヒストグラムの作成
次の例は、大規模なデータセット内のパターンを、すべての観測値を同時にメモリに読み込まずに可視化する方法を示します。
- MapReduce を使用するグループごとの平均の計算
この例では、
mapreduce
を使用してデータセット内のグループごとの平均を計算する方法を示します。 - MapReduce を使用する簡単なデータのサブセット化
次の例では、大規模なデータセットのサブセットを抽出する方法を示します。
- MapReduce を使用して共分散および関連量を計算する
この例では、
mapreduce
を使用して大規模なデータセット内のいくつかの変数の平均と共分散を計算する方法を示します。 - MapReduce を使用してグループごとの要約統計を計算する
この例では、
mapreduce
を使用して、グループごとに整理された要約統計を計算する方法を示します。 - MapReduce を使用するロジスティック回帰モデルの近似
この例では、
mapreduce
を使用して、単一の予測子を使用して簡単なロジスティック回帰を実行する方法を示します。 - MapReduce を使用する tall QR (TSQR) 行列の因数分解
この例では、
mapreduce
を使用して tall 行列の QR (TSQR) の因数分解を行う方法を示します。 - MapReduce によるイメージの最大平均 HSV の計算
この例では、
ImageDatastore
とmapreduce
を使用して、イメージ コレクション内で色相、彩度および明度の最大値をもつイメージを検出する方法を説明します。
トラブルシューティング
この例では、簡単なサンプル ファイル MaxMapReduceExample.m
を使用して、MATLAB® で mapreduce
アルゴリズムをデバッグする方法を説明します。デバッグにより、mapreduce
実行の異なるフェーズ間のデータの移動に従い、すべての中間変数の状態を検査できます。