Centrato Mobile Media Per Dispari

Per calcolare un termine l media mobile per l un intero pari, dobbiamo fare quello che viene chiamato il centraggio della media mobile Questo viene fatto come follows. First calcolare il semplice movimento average. Next ottenere la media mobile centrato da una media di valori adiacenti di questi mobile semplice averages. When l 2 la media mobile centrata è chiamato Hanning si tratta delle form. As esempio, si consideri calcolo di una media mobile a 4 termine sui primi 10 valori dei dati dei dati di un insieme di dati che consiste dei numeri mensili , in migliaia, di passeggeri sui voli internazionali delle compagnie aeree per gli anni 1949 attraverso 1960 i dati originali sono 112.118.132.129.121.135.148.148.136.119 per ottenere i primi tre termini della media mobile a 4 periodo, prima compute. Then i primi tre centrato in movimento valori medi are. These sono la primi tre valori del termine 4 movimento average. Joseph D Petruccelli mar 21 febbraio 14 15 46 EST 1995. David, Sì, MapReduce è destinato ad operare su una grande quantità di dati e l'idea è che, in generale, la mappa e ridurre le funzioni shouldn t importa quanti mapper o quanti riduttori ci sono, che s solo l'ottimizzazione Se si pensa attentamente l'algoritmo che ho postato, si può vedere che doesn t importa quale mapper ottiene ciò porzioni dei dati di ogni record in ingresso saranno disponibili a ogni ridurre operazione che ha bisogno Joe K 18 settembre 12 a 22 30.In meglio della mia comprensione media mobile non è ben mappe per MapReduce paradigma fin dal suo calcolo è essenzialmente finestra scorrevole su dati ordinati, mentre MR è l'elaborazione di gamme non intersecati di Ordinati dati Soluzione vedo è come seguendo un per implementare partizionamento personalizzato per essere in grado di fare due partizioni differenti in due manche in ogni seduta tuoi riduttori avranno diverse gamme di dati e calcolare media mobile dove approprieate cercherò di illustrare in prima esecuzione dati per riduttori dovrebbe essere R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here si cacluate media mobile per alcuni Qs. In prossimo eseguire i riduttori dovrebbe ottenere dati come R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 Q10 Q14 R3.e caclulate il resto delle medie mobili Poi sarà necessario aggregare results. Idea di partizionamento personalizzato che avrà due modalità di funzionamento - ogni volta che dividono in uguali intervalli, ma con qualche cambiamento di un pseudocodice che sarà simile a questa partizione tasto SHIFT numOfPartitions MAXKEY dove SHIFT verrà prese dalla configurazione MAXKEY valore massimo della chiave presumo per semplicità che iniziano con zero. RecordReader, IMHO non è una soluzione in quanto è limitata a specifici dividere e non può scorrere sopra spaccatura s boundary. Another soluzione sarebbe quella di implementare la logica personalizzata dei dati di input di scissione è parte del InputFormat esso può essere fatto per fare 2 scivoli diversi, simili a partitioning. answered 17 settembre 12 alle 8 59.When calcolo di una corsa media mobile, ponendo la media il periodo di tempo medio rende sense. In precedente esempio abbiamo calcolato la media dei primi 3 periodi di tempo e collocato accanto al periodo di 3 potremmo posto la media al centro dell'intervallo di tempo di tre periodi, cioè, accanto periodo 2 questo funziona bene con i periodi di tempo dispari, ma non così buono anche per periodi di tempo così dove ci sarebbe posto la prima media mobile quando M 4.Technically, la media mobile sarebbe caduta in t 2 5, 3 5.To evitare questo problema si liscia il MA s utilizzando M 2 Così si liscia la values. If lisciato abbiamo una media un numero di termini, dobbiamo spianare la valori. le tabella seguente levigata mostra i risultati utilizzando M 4.