在不同的文件系统平台上保存数据存储和加载

在一个文件系统上创建一个数据存储，该数据存储可以在另一台机器(可能是不同的操作系统)上无缝加载和工作。例如，在Windows上创建数据存储^®保存它，然后在Linux上加载它^®机器。

首先，在创建和保存数据存储之前，确定数据在不同平台上的根路径。根路径将根据机器或文件系统的不同而不同。例如，如果本地机器上有数据，而集群上有数据的副本，那么获取访问数据的根路径:

，将这些根路径关联起来“AlternateFileSystemRoots”数据存储参数。

alroot = [“Z: \数据集”，“nfs-bldg001 /数据集”];ds = tabularTextDatastore(Z: \数据集的，“AlternateFileSystemRoots”, altRoots);

检查文件数据存储属性。在这个例子中，文件属性包含由Windows计算机访问的数据的位置。

ds。文件

ans = 5×1 cell array {'Z:\DataSet\datafile01.csv'} {'Z:\DataSet\datafile02.csv'} {'Z:\DataSet\datafile03.csv'} {'Z:\DataSet\datafile04.csv'} {'Z:\DataSet\datafile05.csv'}

保存ds_saved_on_Windows.matds

负载ds_saved_on_Windows.matds。文件

ans = 5×1 cell array {'/nfs-bldg001/DataSet/datafile01.csv'} {'/nfs-bldg001/DataSet/datafile02.csv'} {'/nfs-bldg001/DataSet/datafile03.csv'} {'/nfs-bldg001/DataSet/datafile04.csv'} {'/nfs-bldg001/DataSet/datafile05.csv'}

使用并行和分布式计算处理数据存储

要使用涉及不同平台、云或集群计算机的并行和分布式计算处理数据存储，您必须预定义“AlternateFileSystemRoots”参数。此示例演示如何在本地机器上创建数据存储，分析一小部分数据，然后使用Parallel Computing Toolbox™和MATLAB^®并行服务器™将分析扩展到整个数据集。

创建一个数据存储并将值赋给“AlternateFileSystemRoots”财产。的值“AlternateFileSystemRoots”属性，确定数据在不同平台上的根路径。根路径根据机器或文件系统的不同而不同。例如，确定从您的机器和集群访问数据的根路径:

，将这些根路径关联起来AlternateFileSystemRoots财产。

alroot = [“Z: \数据集”，“nfs-bldg001 /数据集”];ds = tabularTextDatastore(Z: \数据集的，“AlternateFileSystemRoots”, altRoots);

分析本地机器上的一小部分数据。例如，获取数据的分区子集，通过删除任何缺失的条目来清理数据，并检查变量图。

Tt = tall(partition(ds,100,1));总结(tt);%分析你的数据Tt = rmmissing(Tt);情节(tt.MyVar1 tt.MyVar2)

将您的分析扩展到整个数据集，使用MATLAB并行服务器cluster (Linux集群)。例如，使用集群配置文件启动工作池，然后使用并行和分布式计算功能对整个数据集执行分析。

parpool (“MyMjsProfile”) tt = tall(ds);总结(tt);%分析你的数据Tt = rmmissing(Tt);情节(tt.MyVar1 tt.MyVar2)