Para calcular uma média móvel de um termo para l um número inteiro, temos que fazer o que é chamado de centrar a média móvel. Isto é feito da seguinte maneira. Primeiro, calcule a média móvel simples. Em seguida, obtenha a média móvel centrada calculando a média dos valores adjacentes de Estas médias móveis simples. Quando l 2 a média móvel centrada é chamada Hanning É da forma. Como um exemplo, considere computar uma média móvel de 4 termos nos primeiros 10 valores de dados dos dados um conjunto de dados que consiste nos números mensais , Em milhares de passageiros em vôos internacionais para os anos de 1949 a 1960 Os dados originais são 112,118,132,129,121,135,148,148,136,119 Para obter os três primeiros termos da média móvel de 4 termos, primeiro compute. Then os três primeiros média centrada média móvel são. Estes são os Primeiros três valores da média móvel de 4 termos. Joseph D Petruccelli ter 21 fev 14 15 46 EST 1995. David, Sim, MapReduce é destinado a operar em uma grande quantidade de dados E a idéia é t Em geral, o mapa e funções de redução não devem se preocupar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe o que partes de Os dados Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisa dele. Na melhor das minhas compreensões, a média móvel não está bem mapeada para o paradigma MapReduce, pois seu cálculo é essencialmente uma janela deslizante sobre dados ordenados, enquanto MR é o processamento de intervalos não interceptados de dados classificados Solução Eu vejo é como seguindo um Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes em duas execuções Em cada executar seus redutores irá obter diferentes intervalos de dados e calcular a média móvel onde Apropriado Vou tentar ilustrar Em primeiro executar os dados para os redutores devem ser R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.aqui você vai cacluate média móvel para alguns Qs. In seguinte executar seus redutores shoul D obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.E caclular o resto das médias móveis Então você vai precisar para agregar resultados. Idea de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com Algum shift Em um pseudocódigo ele se parecerá com esta chave de partição SHIFT MAXKEY numOfPartitions onde SHIFT será retirado da configuração MAXKEY valor máximo da chave Eu assumo por simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, pois é limitado Para divisão específica e não pode deslizar sobre divisão s boundary. Another solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada é parte do InputFormat Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao partitioning. answered Sep 17 12 at 8 59. Ao computar uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3 Poderíamos hav E colocou a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo Então, onde seria a primeira média móvel quando M 4.Técnicamente, a Média Móvel cairia em t 2 5, 3 5.Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2 Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar o alisado A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.
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