mapreduce中怎么实现矩阵相乘

这期内容当中小编将会给大家带来有关mapreduce中怎么实现矩阵相乘，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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设，，那么

矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等，的矩阵，与的矩阵相乘，结果为的矩阵。

现在我们来分析一下，哪些操作是相互独立的（从而可以进行分布式计算）。很显然，的计算和的计算是互不干扰的；事实上，中各个元素的计算都是相互独立的。这样，我们在Map阶段，可以把计算所需要的元素都集中到同一个key中，然后，在Reduce阶段就可以从中解析出各个元素来计算；的其他元素的计算同理。

我们还需要注意，会被、……的计算所使用，会被、……的计算所使用。也就是说，在Map阶段，当我们从HDFS取出一行记录时，如果该记录是的元素，则需要存储成个对，并且这个key互不相同；如果该记录是的元素，则需要存储成个对，同样的，个key也应互不相同；但同时，用于计算的、存放、……和、……的对的key应该都是相同的，这样才能被传递到同一个Reduce中。

经过以上分析，整个计算过程设计为：

（1）在Map阶段，把来自表的元素，标识成条的形式。其中，；把来自表的元素，标识成条形式，其中，。

于是乎，在Map阶段，我们实现了这样的战术目的：通过key，我们把参与计算的数据归为一类。通过value，我们能区分元素是来自还是，以及具体的位置。

（2）在Shuffle阶段，相同key的value会被加入到同一个列表中，形成对，传递给Reduce，这个由Hadoop自动完成。

（3）在Reduce阶段，有两个问题需要自己问问：

• 当前的对是为了计算的哪个元素？

• list中的每个value是来自表或表的哪个位置？

第一个问题可以从key中获知，因为我们在Map阶段已经将key构造为形式。第二个问题，也可以在value中直接读出，因为我们也在Map阶段做了标志。

接下来我们所要做的，就是把list(value)解析出来，来自的元素，单独放在一个数组中，来自的元素，放在另一个数组中，然后，我们计算两个数组（各自看成一个向量）的点积，即可算出的值。

示例矩阵和相乘的计算过程如下图所示：

其中map阶段：

public static class MatrixMap extends Mapper{
        private int sum3 = 0;  //存放矩阵a的行数
        private int sum4 = 0;  //存放矩阵b的行数
        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String[] lines = value.toString().split(",");
            String url = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().toString();
            //取出文件路径名，判断数据来源分别增加其行数
            if(url.contains("matrix3")) sum3++;
            if(url.contains("matrix4")) sum4++;
            for(int m = 0; m < lines.length; m++){
                // 遍历矩阵列数，分别与行数组成key为(i,k)，value为(a,j,v)的数据输出 
            if(url.contains("matrix3") && lines.length == matrix_j){
                for (int i = 1; i <= matrix_k; i++){
                    context.write(new Text(sum3+","+i), 
                            new Text("a,"+(m+1)+","+lines[m]));
                }    
            }else if(url.contains("matrix4") && lines.length == matrix_k){
                for (int i = 1; i <= matrix_i; i++){
                    context.write(new Text(i+","+(m+1)), 
                            new Text("b,"+sum4+","+lines[m]));
                }
            }
            }
        }
        
    }

reduce阶段：

public static class MatrixReduce extends Reducer{
        private Map matrix_a;
        private Map matrix_b;
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            matrix_a = new HashMap();
            matrix_b = new HashMap();
            for(Text value : values){
                //循环分辨values中值是矩阵a或是b的，并存入map集合a和b中
                String line = value.toString();
                if(line.startsWith("a,")){
                    String[] lines = line.split(",");
                    if(lines.length == 3) 
                        matrix_a.put(Integer.parseInt(lines[1]), 
                                Integer.parseInt(lines[2]));
                }else{
                    String[] lines = line.split(",");
                    if(lines.length == 3) 
                        matrix_b.put(Integer.parseInt(lines[1]), 
                                Integer.parseInt(lines[2]));
                }
            }
            int a_value = 0;
            int b_value = 0;
            int result = 0;
            //分别取出a和b集合中，计算结果放入result中
            for(int i = 1; i <= matrix_j; i++){
                if(matrix_a.get(i) != null && matrix_b.get(i) != null){
                    a_value = matrix_a.get(i);
                    b_value = matrix_b.get(i);
                    result += a_value * b_value;
                }
            }
            context.write(key, new Text(result+""));
            
        }
        
    }

主程序：

public static void run(String time, Configuration conf) 
            throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
        // 需求输出文件路径
        String outpath = VALUE_FSNAME+
                "/data/test_out/zk/matrix-"+time;
        // 需求输入文件路径
        String input1 = VALUE_FSNAME+"/data/test_in/matrix3";
        String input2 = VALUE_FSNAME+"/data/test_in/matrix4";
        File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
        @SuppressWarnings("deprecation")
        Job job = new Job(conf, "Test-Matrix");
        job.setJarByClass(TestMatrix1.class);
        job.setMapperClass(MatrixMap.class);
        job.setReducerClass(MatrixReduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setNumReduceTasks(1);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.addInputPaths(job, input1+","+input2);;
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outpath));

        // 提交job
        if (job.waitForCompletion(true)) {
            System.err.println("计算完成!");
        } else {
            System.err.println("error！请检查程序！");
        }
    
    }

最后，大家请看一下原始数据：

matrix1：

1,2,3
4,5,0
7,8,9
10,11,12

matrix2：

10,15
0,2
11,9

上述就是小编为大家分享的mapreduce中怎么实现矩阵相乘了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

本文标题：mapreduce中怎么实现矩阵相乘
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