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java 矩阵乘法的mapreduce程序实现
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map函数:对于矩阵M中的每个元素m(ij),产生一系列的key-value对<(i,k),(M,j,m(ij))>
其中k=1,2.....知道矩阵N的总列数;对于矩阵N中的每个元素n(jk),产生一系列的key-value对<(i , k) , (N , j ,n(jk)>, 其中i=1,2.......直到i=1,2.......直到矩阵M的总列数。
map
package com.cb.matrix; import static org.mockito.Matchers.intThat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.NEW; public class MatrixMapper extends Mapper
reduce函数:对于每个键(i,k)相关联的值(M,j,m(ij))及(N,j,n(jk)),根据相同的j值将m(ij)和n(jk)分别存入不同的数组中,然后将俩者的第j个元素抽取出来分别相乘,最后相加,即可得到p(jk)的值。
reducer
package com.cb.matrix; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class MatrixReducer extends Reducer{ private int sum=0; private int columnM; @Override protected void setup(Reducer .Context context) throws IOException, InterruptedException { // TODO Auto-generated method stub Configuration conf =context.getConfiguration(); columnM=Integer.parseInt(conf.get("columnM")); } @Override protected void reduce(Text arg0, Iterable arg1, Reducer .Context arg2) throws IOException, InterruptedException { // TODO Auto-generated method stub int[] M=new int[columnM+1]; int[] N=new int[columnM+1]; for(Text val:arg1){ String[] tuple=val.toString().split(","); if(tuple[0].equals("M")){ M[Integer.parseInt(tuple[1])]=Integer.parseInt(tuple[2]); }else{ N[Integer.parseInt(tuple[1])]=Integer.parseInt(tuple[2]); } for(int j=1;j
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