大數(shù)據(jù)指的是創(chuàng)建的數(shù)據(jù)和供分析的數(shù)據(jù)的數(shù)量與速率迅速增加。

大數(shù)據(jù)使分析師和數(shù)據(jù)專家有機(jī)會(huì)獲得更好的見(jiàn)解，進(jìn)行更明智的決策，但是它同時(shí)也會(huì)帶來(lái)許多的挑戰(zhàn)：可用的內(nèi)存可能無(wú)法足以處理大數(shù)據(jù)集，可能需要花太久的時(shí)間進(jìn)行處理或可能流動(dòng)太快而無(wú)法存儲(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)算法通常不能以合理的時(shí)間或內(nèi)存來(lái)處理大數(shù)據(jù)集等等。

目前沒(méi)有任何一種單一方法可以處理大數(shù)據(jù)。為此，MATLAB 提供了許多工具來(lái)解決這些挑戰(zhàn)。

在 MATLAB 中處理大數(shù)據(jù)

1. 64 位計(jì)算。

64 位版本的 MATLAB 可迅速增加內(nèi)存中可保留的數(shù)據(jù)量——通?？蛇_(dá)到任意 32 位程序的 2000 倍。32 位程序限制您只能使用 2 GB 的內(nèi)存，而 64 位 MATLAB 的內(nèi)存可以達(dá)到操作系統(tǒng)的物理內(nèi)存限制。對(duì)于 Windows 8，臺(tái)式機(jī)內(nèi)存為 500 GB，Windows Server 內(nèi)存為 4 TB。

2. 內(nèi)存映射的變量。

借助 MATLAB 中的memmapfile函數(shù)，您可以將文件或文件的一部分映射到內(nèi)存中的 MATLAB 變量。這樣，您就可以高效訪問(wèn)磁盤(pán)上由于太大而無(wú)法保留在內(nèi)存中或需要花太長(zhǎng)時(shí)間而無(wú)法加載的大數(shù)據(jù)集。

3. 磁盤(pán)變量。

matfile函數(shù)使您可以直接從磁盤(pán)上的 MAT 文件訪問(wèn) MATLAB 變量（使用 MATLAB 索引命令），無(wú)需將全部變量加載到內(nèi)存。這使您可以在大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行塊處理，這些大數(shù)據(jù)集因?yàn)樘蠖鵁o(wú)法保存在內(nèi)存中。

4. 內(nèi)在的多核數(shù)學(xué)。

MATLAB 中的許多內(nèi)置數(shù)學(xué)函數(shù)，如fft、inv和eig都是多線程的。通過(guò)并行運(yùn)行，這些函數(shù)充分利用計(jì)算機(jī)的多核，提供高性能的大數(shù)據(jù)集計(jì)算。

5. GPU 計(jì)算。

如果您正在使用 GPU，Parallel Computing Toolbox中的GPU 優(yōu)化的數(shù)學(xué)函數(shù)可以為大數(shù)據(jù)集提供更高的性能。

6. 并行計(jì)算。

Parallel Computing Toolbox提供并行 for 循環(huán) , 該循環(huán)在多核計(jì)算機(jī)上并行運(yùn)行您的 MATLAB 代碼和算法。如果您使用MATLAB Distributed Computing Server，則可以在機(jī)器群集上并行執(zhí)行，這些機(jī)器可擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)。

7. 云計(jì)算。

對(duì)于數(shù)百或數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)的按需并行處理，您可以在 Amazon Elastic Computing Cloud（亞馬遜彈性計(jì)算云）(EC2) 上使用MATLAB Distributed Computing Server并行運(yùn)行 MATLAB 計(jì)算。借助云計(jì)算，您無(wú)需購(gòu)買(mǎi)或維護(hù)您自己的群集或數(shù)據(jù)中心就可以處理大數(shù)據(jù)。

8. 分布式陣列。

使用Parallel Computing Toolbox和MATLAB DistributedComputing Server，您可以處理分布在計(jì)算機(jī)群集內(nèi)存中的矩陣和多維數(shù)組。使用此方法，您可以針對(duì)因太大而無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)內(nèi)存處理的大數(shù)據(jù)集，進(jìn)行存儲(chǔ)和執(zhí)行計(jì)算。

9。 流式算法。

使用系統(tǒng)對(duì)象，您可以對(duì)因太大或太快而無(wú)法保留在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)傳入流執(zhí)行流式處理。此外，您還可以使用MATLAB Coder通過(guò) MATLAB 算法生成嵌入式 C/C++ 代碼，并針對(duì)高性能實(shí)時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生的代碼。

10. 圖像塊處理。

使用Image Processing Toolbox中的blockproc函數(shù)，您可以處理特別大的圖像，方法是每次以模塊的形式高效處理它們。與Parallel Computing Toolbox一起使用時(shí)，在多核和 GPU 上并行運(yùn)行計(jì)算。

11. 機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于通過(guò)大數(shù)據(jù)集提取見(jiàn)解和開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性模型。廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括Statistics and Machine Learning Toolbox和Neural Network Toolbox中提供的促進(jìn)式 (boosted) 和袋裝 (bagged) 決策樹(shù)、K 均值和分層聚類、k-最近鄰搜索、高斯混合、期望最大化算法、隱馬爾可夫模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。