numpartitions

数量的数据存储分区

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语法

n = numpartitions (ds)

n = numpartitions (ds,池)

n = numpartitions (ds)返回数据存储的默认分区数量ds。

n = numpartitions (ds,池)返回一个数量的分区并行化数据存储访问指定的平行池池。并行处理数据存储访问,您必须安装并行计算工具箱™。

打开生活的脚本

从示例文件创建一个数据存储,mapredout.mat的输出文件mapreduce函数。

ds =数据存储(“mapredout.mat”);

获得默认的分区。

n = numpartitions (ds)

n = 1

默认情况下,只有一个分区ds因为它只包含一个小的文件。

分区数据存储并返回对应于第一部分的数据存储。

再分=分区(n, ds 1);

读取数据中再分。

而hasdata(再分)数据=阅读(再分);结束

得到一个数量的分区并行化数据存储访问当前并行池。您必须安装并行计算工具箱。

从示例文件创建一个数据存储,mapredout.mat的输出文件mapreduce函数。

ds =数据存储(“mapredout.mat”);

得到一个数量的分区并行化数据存储访问当前并行池。

n = numpartitions (ds, gcp);

分区的数据存储和读取数据的每个部分。

parfor2 = 1:n再分=分区(n, ds ii);而hasdata(再分)数据=阅读(再分);结束结束

输入数据存储。您可以使用数据存储从你的数据函数创建一个数据存储对象。

并行对象池。

例子:gcp

使用笔记和限制:

在一个线程环境,您可以使用numpartitions只有以下数据存储:
- ImageDatastore对象
- CombinedDatastore,SequentialDatastore,或TransformedDatastore对象在创建的ImageDatastore通过使用对象结合或变换
您可以使用numpartitions与其他数据存储如果你有并行计算工具。这样做,使用process-backed函数运行并行池而不是使用backgroundPool或ThreadPool(使用ProcessPool或ClusterPool)。