Hadoop实现矩阵相乘演示

Hadoop是一个分布式计算框架，可以用于处理大规模数据。矩阵相乘是一个经典的计算问题，也可以通过Hadoop进行分布式计算来加速计算过程。

以下是一个简单的Hadoop实现矩阵相乘的演示：

假设有两个矩阵A和B，维度分别为m*n和n*p，我们需要计算它们的乘积C=A*B。

1. 将矩阵A和B存储在HDFS中。可以使用Hadoop的分布式文件系统命令将数据上传到HDFS。

2. 编写一个Mapper类，用于读取矩阵A和B的数据，并将它们转换成键值对的形式。具体实现可以参考以下代码：

public class MatrixMultiplyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        String[] line = value.toString().split(",");
        //矩阵A的行号
        int i = Integer.parseInt(line[0]);
        //矩阵B的列号
        int j = Integer.parseInt(line[1]);
        //元素值
        int v = Integer.parseInt(line[2]);
        if(line[3].equals("A")){
            //将矩阵A的元素按列号作为key，行号和元素值作为value输出
            context.write(new Text(j + "," + i), new Text("A," + v));
        }else{
            //将矩阵B的元素按行号作为key，列号和元素值作为value输出
            context.write(new Text(i + "," + j), new Text("B," + v));
        }
    }
}

3. 编写一个Reducer类，用于计算矩阵C的元素。Reducer类的输入是Mapper类的输出，具体实现可以参考以下代码：

public class MatrixMultiplyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        int[] a = new int[MAX];
        int[] b = new int[MAX];
        int len = 0;
        for(Text val : values){
            String[] line = val.toString().split(",");
            if(line[0].equals("A")){
                //将矩阵A的元素存储在数组a中
                a[Integer.parseInt(line[1])] = Integer.parseInt(line[2]);
            }else{
                //将矩阵B的元素存储在数组b中
                b[Integer.parseInt(line[1])] = Integer.parseInt(line[2]);
            }
            len++;
        }
        int sum = 0;
        for(int i=0; i<len/2; i++){
            //计算矩阵C的元素值
            sum += a[i] * b[i];
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

4. 编写一个Driver类，用于启动MapReduce作业。具体实现可以参考以下代码：

public class MatrixMultiplyDriver{

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Matrix Multiply");
        job.setJarByClass(MatrixMultiplyDriver.class);
        job.setMapperClass(MatrixMultiplyMapper.class);
        job.setReducerClass(MatrixMultiplyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

5. 将以上代码打包成一个jar文件，并使用Hadoop的命令启动MapReduce作业。具体命令可以参考以下代码：

hadoop jar MatrixMultiply.jar input output

其中，input是输入数据的路径，output是输出数据的路径。

以上就是一个简单的Hadoop实现矩阵相乘的演示。实际应用中，还需要考虑如何优化计算过程，例如使用更高效的算法、调整数据分块大小等。