6 จุด เป็นศูนย์กลาง การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานอยู่การวางค่าเฉลี่ยในช่วงเวลากลางหมายความว่าในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ข้างงวด 3 เราสามารถวางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางของ ช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 ซึ่งทำงานได้ดีกับช่วงเวลาแปลก ๆ แต่ไม่ค่อยดีเท่าช่วงเวลาที่เท่ากัน เราจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4 ในทางเทคนิคค่า Moving Average จะลดลงที่ 2.5, 3.5 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราจะราบรื่นขึ้นโดยใช้ M 2 ดังนั้นเราจึงเรียบค่าที่ราบเรียบถ้าเราเฉลี่ยจำนวนคู่ของเงื่อนไขเราต้องเรียบค่าเรียบตารางต่อไปนี้แสดงผลโดยใช้ M 4.David ใช่ MapReduce เป็น ตั้งใจทำงานบนข้อมูลจำนวนมาก และแนวคิดก็คือโดยทั่วไปแล้วแผนที่และฟังก์ชันลดไม่ควรดูแลผู้จัดทำแผนที่หรือลดจำนวนที่มีอยู่นั่นเองการเพิ่มประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียวนั่นแหละ ถ้าคุณคิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ฉันโพสต์คุณจะเห็นว่าไม่ใช่เรื่องสำคัญที่ mapper จะได้รับส่วนใดของข้อมูล แต่ละระเบียนอินพุตจะพร้อมใช้งานสำหรับทุกๆการทำงานที่ต้องการ ndash Joe K 18 กันยายน 2012 เวลา 22:30 ในความเข้าใจที่ดีที่สุดของฉันเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นอย่างดีจับคู่กับกระบวนทัศน์ MapReduce เนื่องจากการคำนวณของมันเป็นหลักเลื่อนหน้าต่างไปเรียงลำดับข้อมูลในขณะที่ MR คือการประมวลผลของช่วงที่ไม่ใช่ intersected ของข้อมูลเรียงลำดับ โซลูชันที่ฉันเห็นมีดังต่อไปนี้ก) การใช้พาร์ติชันที่กำหนดเองเพื่อให้สามารถทำพาร์ติชันที่แตกต่างกันสองแบบในสองรัน ในการทำงานแต่ละครั้ง reducers ของคุณจะได้รับช่วงข้อมูลที่แตกต่างกันและคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เหมาะสมที่ฉันจะพยายามแสดงให้เห็น: ในข้อมูลรันครั้งแรกสำหรับ reducers ควรเป็น: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . ที่นี่คุณจะได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ Qs บางส่วน ในระยะต่อไป reducers ของคุณควรได้รับข้อมูลเช่น: R1: Q1 Q6 R2: Q6 Q10 R3: Q10..Q14 และขจัดส่วนที่เหลือของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ จากนั้นคุณจะต้องรวมผลการค้นหา ความคิดของพาร์ทิชันแบบกำหนดเองที่จะมีสองโหมดของการทำงาน - แต่ละครั้งแบ่งออกเป็นช่วงที่เท่ากัน แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง ในเทียมโหนดจะมีลักษณะดังนี้ พาร์ติชัน (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) โดยที่: SHIFT จะถูกนำมาจากการกำหนดค่า MAXKEY ค่าสูงสุดของคีย์ ฉันสันนิษฐานว่าเป็นความเรียบง่ายที่พวกเขาเริ่มต้นด้วยศูนย์ RecordReader, IMHO ไม่ใช่ทางออกเนื่องจากมีข้อ จำกัด ในการแยกเฉพาะและไม่สามารถเลื่อนผ่านขอบเขตการแบ่งแยกได้ อีกวิธีหนึ่งคือการใช้ตรรกะที่กำหนดเองในการแบ่งข้อมูลอินพุท (เป็นส่วนหนึ่งของ InputFormat) สามารถทำได้เพื่อทำ 2 ภาพนิ่งที่แตกต่างกันคล้ายกับการแบ่งพาร์ทิชัน 4 จุดเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ศูนย์กลางสมองของฉันเป็นจริงฉันล้มเหลววันนี้ - โอ้ที่รัก 001unsure: ฉันกำลังทำแบบจำลองการปฏิบัติงานของ Unit 7 และมีคำถามถามฉันเพื่อคำนวณแนวโน้มการขายในช่วง 3 ปีที่ผ่านมาโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฉันได้รับตัวเลขยอดขาย 3 ปีโดยแบ่งออกเป็น 4 ไตรมาส หนังสือเรียนของฉันมีรายละเอียดเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 จุด แต่โชคดีที่ได้ศึกษาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 จุดในระดับเทค - ฉันต้องการชี้แจงว่าสิ่งที่ฉันกำลังทำอยู่ถูกต้อง เทมเพลตที่ฉันให้ไว้จะแสดงตัวเลขการขายในคอลัมน์หนึ่งคอลัมน์จากนั้นเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 ช่วงและคอลัมน์สุดท้ายสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลาง ดังนั้นสิ่งที่ฉันทำคือการรวมปีที่ 1 (ทั้งหมด 4 ไตรมาส) และหารด้วย 4 - ค่าเฉลี่ยนี้ไประหว่างปี 1 Q2 และ Q3 ฉันยังคงทำการคำนวณนี้ แต่ย้ายลงคอลัมน์นี้เช่นการคำนวณต่อไปคือปี 1 Q1, Q2 และ Q3 บวก 2 ป Q1 หารดวย 4 และไประหวางปที่แลว Q3 และ Q4 ฯลฯ จากนั้นในคอลัมน์ average moving เฉลี่ยฉันบวก 2 คาเฉลี่ยและหารดวย 2 และใสตัวเลขเทียบกับปที่ 1 Q3 และ ดำเนินการลงคอลัมน์เช่นนี้ เสียงนี้ถูกต้องหรือไม่วิธีการย้ายค่าเฉลี่ยข้อคิดเห็นถูกปิดสมมติว่ามีช่วงเวลาที่ระบุด้วยและค่าตัวแปรที่เหมือนกัน ก่อนอื่นเราต้องตัดสินใจระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สำหรับชุดเวลาสั้น ๆ เราใช้ช่วงเวลา 3 หรือ 4 ค่า สำหรับชุดเวลานานระยะเวลาอาจเป็น 7, 10 หรือมากกว่า สำหรับชุดข้อมูลรายไตรมาสเราคำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่ใช้เวลา 4 ไตรมาสในแต่ละครั้ง คำนวณเป็นรายเดือนโดยคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่ 12 เดือน สมมติว่าชุดข้อมูลเวลาที่กำหนดเป็นปีและเราได้ตัดสินใจคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ปี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แสดงด้วยจะคำนวณดังนี้: