MadReduec编程模型实现矩阵相乘
时间: 2023-11-12 13:22:41 浏览: 41
MadReduce是一种基于MapReduce的编程模型,可以用来实现矩阵相乘。矩阵相乘是一种常见的并行计算任务,可以在多个计算节点上并行执行,以加速计算。
以下是一个使用MadReduce实现矩阵相乘的示例代码:
```python
from madreduce import MadReduce
# 定义矩阵A和B
A = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
B = [[7, 8], [9, 10]]
# 定义Map函数
def map_fn(key, value):
row, col = key
if col == 0:
for i in range(len(B)):
yield ((row, i), ('A', col, value))
else:
for i in range(len(A)):
yield ((i, col), ('B', row, value))
# 定义Reduce函数
def reduce_fn(key, values):
result = 0
A_values = [(col, value) for tag, col, value in values if tag == 'A']
B_values = [(row, value) for tag, row, value in values if tag == 'B']
for i in range(len(A_values)):
for j in range(len(B_values)):
if A_values[i][0] == B_values[j][0]:
result += A_values[i][1] * B_values[j][1]
yield (key, result)
# 执行MadReduce任务
mr = MadReduce()
mr.add_input('A', A)
mr.add_input('B', B)
mr.map_reduce(map_fn, reduce_fn)
result = mr.get_output()
# 输出结果
for key, value in result:
print(key, value)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了两个矩阵A和B。然后,我们定义了一个Map函数,用来将矩阵A和B分别映射为(key, value)键值对。其中,key是一个二元组(row, col),表示矩阵中的行和列;value是一个三元组(tag, index, value),其中tag表示是来自矩阵A还是B,index表示行或列的索引,value表示矩阵中的元素值。
接下来,我们定义了一个Reduce函数,用来对每个键值对进行计算。具体地,我们首先将所有来自矩阵A的元素和来自矩阵B的元素分别提取出来,然后进行矩阵乘法的计算。最后,我们输出计算结果。
最后,我们通过MadReduce执行任务,并输出结果。可以看到,这个示例代码可以正确地计算矩阵相乘的结果。