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tall형 배열

행이 너무 많아서 메모리를 초과하는 배열

tall형 배열을 사용하면 수백만 개 또는 수십억 개의 행을 저장할 수 있는 데이터저장소가 지원되는 데이터로 작업할 수 있습니다. 숫자형 배열, 셀형 배열, categorical형 배열, string형 배열, datetime형 배열, duration형 배열 또는 calendarDuration형 배열을 tall형 배열로 만들 수 있으며, 이러한 tall형 배열을 어느 것이든 tall형 테이블이나 tall형 타임테이블의 변수로 사용할 수 있습니다. 많은 연산과 함수가 메모리 내 MATLAB^® 배열에서와 같은 방식으로 tall형 배열에서 동작하지만, 대부분의 결과는 gather를 사용하여 명시적으로 요청할 경우에만 계산됩니다. MATLAB은 데이터를 거치는 패스 횟수를 최소화하여 대기 중인 계산을 자동으로 최적화합니다. 자세한 내용은 메모리에 담을 수 없는 큰 데이터를 위한 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

빅 데이터 시스템과의 통합이나 tall형 배열 알고리즘의 컴파일에 대한 자세한 내용은 Extend Tall Arrays with Other Products 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

생성과 실행

`tall`	Create tall array
`datastore`	대규모의 데이터 모음을 저장할 데이터저장소 만들기
`gather`	대기 중인 연산을 실행한 후 tall형 배열을 메모리에 수집
`write`	Write tall array to local and remote locations for checkpointing
`mapreducer`	mapreduce 또는 tall형 배열의 실행 환경 정의
`tallrng`	Control random number generation for tall arrays

유형 확인하기

`istall`	입력값이 tall형 배열인지 확인
`classUnderlying`	tall형 배열의 기본 데이터 클래스
`isaUnderlying`	tall형 배열 데이터가 지정된 클래스의 데이터인지 확인

사용자 지정 알고리즘 개발하기

`matlab.tall.transform`	Transform array by applying function handle to blocks of data
`matlab.tall.reduce`	Reduce arrays by applying reduction algorithm to blocks of data
`matlab.tall.movingWindow`	Apply moving window function to blocks of data
`matlab.tall.blockMovingWindow`	Apply moving window function and block reduction to padded blocks of data