David, Sí, MapReduce está destinado a funcionar en una gran cantidad de datos. Y la idea es que, en general, el mapa y reducir funciones shouldn39t importa cuántos mapeadores o cuántas reductores hay, that39s simplemente optimización. Si usted piensa cuidadosamente sobre el algoritmo que he publicado, se puede ver que doesn39t materia que mapeador obtiene qué partes de los datos. Cada registro de entrada estará disponible para todos los reducen operación que lo necesita. ndash Joe K Sep 18 de las 12 de la 22:30 En lo mejor de mi entendimiento media móvil no es muy bien los mapas de paradigma MapReduce ya que su cálculo se ventana sobre datos ordenados desliza en esencia, mientras que la RM es el procesamiento de los intervalos que no se intersectado de datos ordenados. Solución que veo es el siguiente: a) Aplicar particionador a medida para ser capaz de hacer dos particiones diferentes en dos carreras. En cada ejecutar sus reductores obtendrá diferentes rangos de datos y calcular la media móvil donde approprieate Voy a tratar de ilustrar: En los datos de la primera tanda de reductores debe ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . aquí se cacluate media móvil para algunas Qs. En su próxima ejecución reductores deben obtener datos como: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Y caclulate el resto de las medias móviles. A continuación, tendrá que agregar los resultados. Idea de particionador personalizado que tendrá dos modos de funcionamiento - cada vez que se divide en intervalos iguales pero con algún cambio. En un pseudocódigo que se verá como esto. partición (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) donde: SHIFT será tomado de la configuración. MAXKEY valor máximo de la llave. Asumo para simplificar, que comienzan con cero. RecordReader, en mi humilde opinión no es una solución ya que se limita a la división específica y no puede deslizarse sobre escisiones límite. Otra solución sería implementar una lógica personalizada de los datos de entrada de división (que es parte de la InputFormat). Se puede hacer que hacer 2 toboganes diferentes, similares a partitioning. When calcular una media móvil, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio que tiene sentido en el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros períodos de tiempo 3 y lo colocó junto a 3. período podría haber colocado el medio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para períodos de tiempo pares. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando las medias M 4.Moving Si esta información es trazada en un gráfico, se ve así: esto demuestra que existe una amplia variación en el número de visitantes en función de la temporada. Hay mucho menos en el otoño y el invierno que en primavera y verano. Sin embargo, si lo que queríamos ver una tendencia en el número de visitantes, podríamos calcular un promedio móvil de 4 puntos. Hacemos esto mediante la búsqueda del número medio de visitantes en los cuatro trimestres de 2005: A continuación, nos encontramos con el número medio de visitantes en los últimos tres trimestres de 2005 y primer trimestre de 2006: A continuación, los dos últimos trimestres de 2005 y los dos primeros trimestres de 2006: Tenga en cuenta que la última media podemos encontrar es que los dos últimos trimestres de 2006 y los dos primeros trimestres de 2007. se traza los promedios móviles en un gráfico, asegurándose de que cada medio se representa en el centro de los cuatro cuartos que abarca: ahora podemos ver que hay una tendencia a la baja muy leve en el punto visitors.4 medias móviles y medias móviles centradas Mi cerebro me está fallando hoy - oh cielos. 001unsure: Estoy haciendo un papel de la práctica de simulación Unidad 7 y no hay una pregunta que me pide que calcule la evolución de las ventas en los últimos 3 años usando medias móviles. Me dan 3 años el valor de las cifras de ventas, cada uno dividido en los 4 trimestres. Mi libro de estudio sólo se detalla 3 promedios de movimiento, pero por suerte ya se han estudiado de 4 puntos promedios a nivel técnico puede continuar - Sólo quiero aclarar que lo que estoy haciendo es correcto. La plantilla se me ha dado muestra las cifras de ventas en una columna, a continuación, una columna de 4 período de media móvil y una columna final para la media móvil centrada. Así que lo que estoy haciendo está llevando el total del año 1 (los 4 trimestres) y dividiendo por 4 - este promedio va entre yr 1 Q2 y Q3, que luego continuar para hacer este cálculo, pero moviéndose hacia abajo esta columna es decir, el cálculo siguiente es el año 1 Q1, Q2 y Q3, más 2 años Q1 dividied por 4 y esto va entre 1 año Q3 y Q4 etc a continuación, en la columna de media móvil centrada, que suman en total el 2 promedios y dividir por 2 y poner la figura 1 año contra la Q3 y continuar descendiendo por la columna de esta manera. ¿Este rightMethod sonido de las medias móviles comentarios están fuera Supongamos que hay momentos en los períodos indicados por los valores correspondientes de la variable son. En primer lugar tenemos que decidir el período de las medias móviles. Para las series de tiempo corto, utilizamos período de 3 o 4 valores. Para las series de tiempo largo, el período puede ser de 7, 10 o más. Para las series temporales trimestrales, siempre calculan promedios toman 4 cuartas partes a la vez. En series temporales mensuales, se calculan los promedios móviles de 12 mensuales. Supongamos que la serie de tiempo dado es en años y hemos decidido calcular 3 años de media móvil. Las medias móviles denotados por se calculan de la siguiente manera:
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