20、数据处理与分析：Datastore和MapReduce的应用

数据处理与分析：Datastore和MapReduce的应用

在数据处理和分析领域，Datastore和MapReduce是两个非常重要的工具。Datastore可以帮助我们管理和读取各种类型的数据，而MapReduce则可以高效地处理大规模数据。下面将详细介绍它们的应用场景和使用方法。

1. 使用MapReduce进行高瘦QR（TSQR）矩阵分解

TSQR矩阵分解是一种用于处理高瘦矩阵的有效方法，通过MapReduce可以实现多轮迭代的分解。

1.1 准备数据

使用 airlinesmall.csv 数据集创建一个数据存储对象。该数据集包含29列航班信息，我们关注的变量是 ArrDelay （航班到达延迟）、 DepDelay （航班出发延迟）和 Distance （总飞行距离）。

ds = datastore('airlinesmall.csv', 'TreatAsMissing', 'NA');
ds.ReadSize = 1000;
ds.SelectedVariableNames = {'ArrDelay', 'DepDelay', 'Distance'};

可以使用 preview 函数预览数据：

preview(ds)

1.2 链式MapReduce调用 <