KeyValueStore

mapreduce에서 사용할 키-값 쌍 저장

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설명

mapreduce 함수는 실행 중에 자동으로 KeyValueStore 객체를 만들고 이 객체를 사용하여 map 함수와 reduce 함수에 의해 추가된 키-값 쌍을 저장합니다. mapreduce를 사용하기 위해 KeyValueStore 객체를 명시적으로 만들 필요는 없지만, map 함수와 reduce 함수에서 이 객체와 상호 작용하려면 add와 addmulti 객체 함수를 사용해야 합니다.

생성

mapreduce 함수는 실행 중에 자동으로 KeyValueStore 객체를 생성합니다.

객체 함수

addKeyValueStore에 단일 키-값 쌍 추가
addmultiKeyValueStore에 여러 개의 키-값 쌍 추가

예제

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다음 map 함수는 add 함수를 사용하여 중간 KeyValueStore 객체(intermKVStore)에 한 번에 하나씩 키-값 쌍을 추가합니다.

function MeanDistMapFun(data, info, intermKVStore)
    distances = data.Distance(~isnan(data.Distance));
    sumLenKey = 'sumAndLength';
    sumLenValue = [sum(distances), length(distances)];
    add(intermKVStore, sumLenKey, sumLenValue);
end

다음 map 함수는 addmulti를 사용하여 중간 KeyValueStore 객체(intermKVStore)에 여러 개의 키-값 쌍을 추가합니다. 참고로, 이 map 함수는 intermKeys 변수에 여러 개의 키를 수집하고, intermVals 변수에 여러 개의 값을 수집합니다. 이는 addmulti를 한 번 호출하여 모든 키-값 쌍을 한 번에 추가하기 위한 준비입니다. add를 루프에 사용하는 것보다 addmulti를 한 번 호출하는 것이 모범 사례입니다.

function meanArrivalDelayByDayMapper(data, ~, intermKVStore)
% Mapper function for the MeanByGroupMapReduceExample.

% Copyright 2014 The MathWorks, Inc.

% Data is an n-by-2 table: first column is the DayOfWeek and the second
% is the ArrDelay. Remove missing values first.
delays = data.ArrDelay;
day = data.DayOfWeek;
notNaN =~isnan(delays);
day = day(notNaN);
delays = delays(notNaN);

% find the unique days in this chunk
[intermKeys,~,idx] = unique(day, 'stable');

% group delays by idx and apply @grpstatsfun function to each group
intermVals = accumarray(idx,delays,size(intermKeys),@countsum);
addmulti(intermKVStore,intermKeys,intermVals);

function out = countsum(x)
n = length(x); % count
s = sum(x); % mean
out = {[n, s]};

확장 기능

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스레드 기반 환경
MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

버전 내역

R2014b에 개발됨

참고 항목

도움말 항목