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tall형 배열 및 mapreduce
mapreduce를 사용하여 빅데이터 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 빅데이터 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
클래스
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 Cluster
Create and use tall tables on Spark clusters without changing your MATLAB code.
- Run mapreduce on a Parallel Pool
Try
mapreducefor advanced analysis of big data using Parallel Computing Toolbox. - Run mapreduce on a Hadoop Cluster
Learn about
mapreducefor advanced big data analysis on a Hadoop cluster. - Partition a Datastore in Parallel
Use
partitionto split yourdatastoreinto 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 클라우드 클러스터를 검색하는 방법을 알아봅니다.
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