Zentriert Gleitender Durchschnitt Wiki

Die Daten deuten stark auf eine 5- bis 6-Jahres-Zyklizität der Tollwut Inzidenz dieser Zyklus war am deutlichsten mit einem zentrierten gleitenden Durchschnitt der Anzahl der Fälle pro Monat diagnostiziert. Zuerst nehme ich für jede der 36 Komponenten des CPI die Abweichung der monatlichen Inflation von der 36-monatigen zentrierten gleitenden durchschnittlichen Inflationsrate im CPI-U. 5 Prozent der Verteilung in den Index aus dem 36-Monats-zentrierten gleitenden Durchschnitt der Inflation in der CPI-U. Hier sind die Schritte bei der Berechnung eines Vier-Term zentriert gleitenden Durchschnitt um Beobachtung drei. Eine andere Möglichkeit, dies zu beschreiben, ist, zu sagen, dass ein Vier-Term-zentrierter gleitender Durchschnitt ein Zwei-Term-Durchschnitt eines Vier-Term-Moving-Average ist. Die Daten in diesem Artikel, die sich auf Serienspitzen und - täler für Schwarze und Hispaniker beziehen, spiegeln dreimonatige zentrierte gleitende Mittelwerte wider. Ja, MapReduce soll auf einer großen Datenmenge arbeiten. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht kümmern, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierer gibt es, die nur Optimierung ist. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus ich gepostet denken, können Sie sehen, dass es doesn39t Angelegenheit, welche Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabesatz ist für jede reduzierte Operation verfügbar, die es benötigt. Ndash Joe K 18. September um 22:30 Im besten Fall meines Verständnisses gleitende Durchschnitt ist nicht schön Karten MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Durchläufen zu machen. In jedem Lauf erhalten Ihre Reduzierer verschiedene Bereiche der Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo passend, werde ich versuchen zu illustrieren: Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollte: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier werden Sie gleitenden Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten Ihre Reduzierer Daten wie erhalten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie Ergebnisse zu aggregieren. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) (MAXKEY numOfPartitions) Dabei gilt: SHIFT wird aus der Konfiguration übernommen. MAXKEY-Maximalwert der Taste. Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split beschränkt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine weitere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien, ähnlich wie die Partitionierung zu tun. Beantwortet Sep 17 12 at 8:59