主要内容

用MapReduce构建有效的算法

的mapreduceMATLAB附带的示例文件®说明不同的编程技术。你可以使用这些例子作为起点，快速建立相似的原型mapreduce计算。

请注意

这些示例的相关文件都位于工具箱/ matlab /演示/文件夹中。

例子链接 主文件 描述 著名的编程技巧
用MapReduce找到最大值 MaxMapReduceExample.m 找出最大到达延误

一个中间键和最小的计算。
用MapReduce计算平均值 MeanMapReduceExample.m 计算平均到达延迟

一个具有中间状态的中间键(累积中间和和计数)。
使用MapReduce创建直方图 VisualizationMapReduceExample.m 使用直方图可视化数据

小容量的数据总结，足以生成图表并获得初步见解。
使用MapReduce计算组均值 MeanByGroupMapReduceExample.m 计算每周每一天的平均到达延迟

使用几个中间键对输入数据的子组执行简单计算。
用MapReduce计算图像的最大平均HSV HueSaturationValueExample.m 确定图像集合中的平均最大色相、饱和度和亮度

使用三个中间键分析图像数据存储。输出是文件名，可用于查看图像。
使用MapReduce进行简单的数据划分 SubsettingMapReduceExample.m 从大数据集的子集中创建单个表

提取大数据集的子集以寻找模式。该方法采用参数化映射函数来传递子设定准则。
用MapReduce计算协方差和相关量 CovarianceMapReduceExample.m 计算协方差和相关量

计算几个中间值，并用相同的键存储它们。利用协方差得到相关矩阵和回归系数，并进行主成分分析。
使用MapReduce按组计算汇总统计 StatisticsByGroupMapReduceExample.m 计算按组组织的汇总统计信息

使用匿名函数将额外的分组参数传递给参数化映射函数。此参数化允许您使用不同的分组变量快速重新计算统计信息。
用MapReduce拟合Logistic回归模型 LogitMapReduceExample.m 拟合简单逻辑回归模型

链多个mapreduce调用来执行迭代回归算法。匿名函数将信息从一个迭代传递到下一个迭代，从而直接向map函数提供信息。
基于MapReduce的高瘦QR (TSQR)矩阵分解 TSQRMapReduceExample.m 高瘦QR分解

链多个mapreduce调用以执行分解的多次迭代。也可以使用信息map函数的输入参数，用于计算中间数字键。