numpartitions

数据存储分区数

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语法

N = numpartitions(ds)

N = numpartitions(ds,pool)

N = numpartitions()ds）返回数据存储的默认分区数ds．

N = numpartitions()ds，池）指定的并行池上并行化数据存储访问的多个分区池．要并行化数据存储访问，必须安装Parallel Computing Toolbox™。

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从示例文件创建数据存储，mapredout.mat的输出文件mapreduce函数。

Ds = datastore(“mapredout.mat”）;

获取默认的分区数。

N = numpartitions(ds)

N = 1

默认情况下，只有一个分区ds因为它只包含一个小文件。

对数据存储进行分区，并返回第一部分对应的数据存储。

Subds = partition(ds,n,1);

读入数据再分．

而Hasdata (subds) = read(subds);结束

获取多个分区，以便在当前并行池上并行化数据存储访问。您必须安装并行计算工具箱。

从示例文件创建数据存储，mapredout.mat的输出文件mapreduce函数。

Ds = datastore(“mapredout.mat”）;

获取多个分区，以便在当前并行池上并行化数据存储访问。

N = numpartitions(ds, gcp);

对数据存储进行分区，读取每个部分的数据。

parforIi =1:n subds = partition(ds,n, Ii);而Hasdata (subds) = read(subds);结束结束

输入数据存储。你可以使用数据存储函数从数据创建数据存储对象。

并行池对象。

例子:gcp

使用注意事项和限制:

在基于线程的环境中，您可以使用numpartitions仅适用于以下数据存储:
- ImageDatastore对象
- CombinedDatastore或TransformedDatastore创建对象ImageDatastore对象结合或变换
你可以用numpartitions如果您有并行计算工具箱，可以使用其他数据存储。为此，使用进程支持的并行池来运行函数，而不是使用backgroundPool或ThreadPool(使用ProcessPool或ClusterPool）.