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 ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4. Tecnicamente, a Média Móvel cairia 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 os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4. David, Sim, MapReduce destina-se a operar em uma grande quantidade de dados E a idéia é que, em geral, o mapa e funções de redução não deve se preocupar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização Se você Pense cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você Pode ver que não importa qual mapeador recebe o que porções dos dados Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisa dele Joe K Sep 18 12 em 22 30.No melhor de minha compreensão média móvel não é muito bem mapeia MapReduce Paradigma desde seu cálculo é essencialmente deslizamento janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não intersected de dados classificados Solução eu vejo é como seguindo a Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes em duas corridas Em cada executar Seus redutores obterão intervalos diferentes de dados e calcularão a média móvel onde apropriado eu tentarei ilustrar os dados da primeira corrida 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 próximo executar seus redutores devem obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.E caclular o resto das médias móveis Então você precisará agregar resultados. Idea de particionador personalizado que ele terá dois modos de oper Ation - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança 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 suponho para simplicidade que eles começam com zero. RecordReader , IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a 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 particionamento. Os dados sugerem fortemente uma ciclicidade de 5 a 6 anos de incidência de raiva neste ciclo foi mais claramente evidente com uma média móvel centrada do número de casos diagnosticados por mês. Primeiro, para cada Das 36 componentes do IPC, tomo o desvio da inflação mensal, Expressão Matemática Omitida, da média móvel de 36 meses centrada na inflação nos percentis CPI-U.5 da distribuição No índice da média móvel centrada de 36 meses da inflação no CPI - U. Aqui estão os passos no cálculo de uma média móvel centrada em quatro períodos em torno da observação três. Outra maneira de descrever isso, então, é dizer que um quatro - a média móvel centrada no prazo é uma média de dois termos de uma média móvel de quatro períodos. Neste artigo, que se refere a picos e depressões das séries para negros e hispânicos, refletem as médias móveis centradas em 3 meses.
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