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분산 이미지 처리에 관심이 있습니다. 32 개 노드로 구성된 Hadoop 클러스터가 있고 노드에 이미지를 배포하고 처리 한 다음 각 노드에서 결과를 수집합니다 (map-reduce와 유사). 분산 이미지 처리 (예 : MATLAB 분산 서버 사용, Hadoop 클러스터 사용 등)의 가능한 모든 방법을 설명하십시오.matlab를 hadoop과 통합하는 방법
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Matlab과 데이터를 내보내는 방법에 대해서는 잘 모르겠지만 Hadoop 측에서는 Hadoop Storm 서비스를 사용하는 것이 좋습니다. 카프카 메시지 브로커 내에서 이미지 용 게이트웨이를 구성 할 수 있습니다. 거기에서 이미지를 푸시 할 수 있습니다. Storm에서는 이미지에 대한 사용자 지정 워크 플로를 만들 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전 알고리즘을 수행하거나 HDFS 또는 HBase 또는 기타 관련 저장 장치에 저장할 수 있습니다. mathlab에서 Kafka로 데이터를 내보낼 수 있다면 어쩌면 독립형 서비스를 통해 폭풍우를 피할 수 있습니다.
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MATLAB에는 Hadoop 클러스터와 함께 사용할 수있는 mapreduce 함수가 있습니다. 이것은 Parallel Computing Toolbox 문서에 here으로 설명되어 있습니다.이 페이지는 Hadoop 클러스터에서 mapreduce을 실행하는 방법의 전체 예제를 보여줍니다. 데스크톱 클라이언트에는 Parallel Computing Toolbox 라이센스가 필요하고 Hadoop 클러스터에는 MATLAB Distributed Computing Server 라이센스가 필요합니다.