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tall형 배열 및 mapreduce

Spark® 및 Hadoop® 클러스터와 병렬 풀에서 MATLAB® tall형 배열과 데이터저장소 또는 mapreduce를 사용하여 빅 데이터 세트를 병렬로 분석합니다.

Parallel Computing Toolbox™를 사용하면 데스크탑에서 병렬 풀을 사용하여 tall형 배열 표현식을 병렬로 실행할 수 있습니다. tall형 배열을 사용하면 컴퓨터의 메모리에 담을 수 없는 빅 데이터 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다. 또한 Parallel Computing Toolbox를 사용하면 MATLAB Parallel Server™ 클러스터에서 실행 중인 병렬 풀에 연결하여 tall형 배열 처리를 확장할 수도 있습니다. 또는 MATLAB Parallel Server를 구동하는 Spark 지원 Hadoop 클러스터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores 항목을 참조하십시오.

함수

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tallCreate tall array
datastore대규모의 데이터 모음을 저장할 데이터저장소 만들기
mapreduce메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 분석하기 위한 프로그래밍 기법
mapreducerDefine parallel execution environment for mapreduce and tall arrays
partition데이터저장소 파티셔닝
numpartitions데이터저장소 파티션 개수
parpool클러스터에서 병렬 풀 만들기
gcp현재 병렬 풀 가져오기

클래스

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parallel.PoolAccess parallel pool
parallel.cluster.HadoopHadoop cluster for mapreducer, mapreduce and tall arrays

예제 및 방법

Big Data Workflow Using Tall Arrays and Datastores

Learn about typical workflows using tall arrays to analyze big data sets.

Use Tall Arrays on a Parallel Pool

Discover tall arrays in Parallel Computing Toolbox and MATLAB Parallel Server.

Process Big Data in the Cloud

This example shows how to access a large data set in the cloud and process it in a cloud cluster using MATLAB capabilities for big data.

Use Tall Arrays on a Spark Enabled Hadoop Cluster

Create and use tall tables on Spark clusters without changing your MATLAB code.

Run mapreduce on a Parallel Pool

Try mapreduce for advanced analysis of big data using Parallel Computing Toolbox.

Run mapreduce on a Hadoop Cluster

Learn about mapreduce for advanced big data analysis on a Hadoop cluster.

Partition a Datastore in Parallel

Use partition to split your datastore into smaller parts.

개념

병렬 풀에서 코드 실행하기

병렬 풀 시작 및 중지, 풀 크기 및 클러스터 선택에 대해 알아봅니다.

병렬 기본 설정 지정하기

기본 설정을 지정하고 자동으로 병렬 풀 만들기.

클러스터 검색 및 클러스터 프로파일 사용하기

클러스터 프로파일을 사용하는 방법과 Amazon EC2에서 실행 중인 클라우드 클러스터를 검색하는 방법을 알아봅니다.

관련 정보

tall형 배열 (MATLAB)

MapReduce (MATLAB)

데이터저장소 (MATLAB)

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