如何使用C语言和MPI（消息传递接口）实现SPMV（稀疏矩阵-向量乘法）算法，矩阵和向量是分布式存储，具体采用CSR（压缩稀疏行）存储格式，同时，在每一个进程中请提供包含MPI通信部分的完整C代码示例。

在C语言中，使用MPI（Message Passing Interface）实现分布式存储的SPMV（稀疏矩阵-向量乘法）算法，首先需要对矩阵和向量的数据结构进行适当的分布，并利用CSR（Compressed Sparse Row）格式简化稀疏矩阵的表示。以下是整个过程的一个概述：

1. **数据布局**：
- 分配每个进程一个本地矩阵块（通常是矩阵的一行）和对应的向量部分。
- 使用MPI_Distribute_matrix函数将矩阵按列划分到各个进程上。

2. **通信**：
- 矩阵中的非零元素通常不在同一进程上，因此需要通过MPI进行通信。例如，如果一个非零元素在进程A，而它的目标位置在进程B，进程A会发送这个值给进程B。

3. **计算**：
- 每个进程只负责处理其分配的局部矩阵和向量部分，对于非本地的非零元素，它们从其他进程接收并更新结果向量。

4. **合并结果**：
- 最终，所有进程完成计算后，使用MPI_Reduce函数将所有结果向量汇总到一个根进程。

下面是一个简化的C代码片段，展示了如何在一个进程中处理本地的部分和通信：

#include <mpi.h>
#include "sparse_matrix.h" // 假设有CSR矩阵头文件

// 定义一个结构体保存每个节点的信息
typedef struct {
    int row;
    int col;
    float value;
} Node;

int main(int argc, char *argv[]) {
    MPI_Init(&argc, &argv);
    int rank, size, row_size, col;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 获取本地矩阵和向量范围
    load_local_data(rank, row_size); // 假设有个函数获取本地数据
    ...

    // 遍历本地非零元素
    for (Node node : local_nodes) {
        if (node.col >= col && node.col < col + row_size) { // 根据CSR格式确定列范围
            if (col == node.row) {
                // 直接操作本地向量
                target_vector[node.col] += node.value * source_vector[node.row];
            } else {
                // 发送请求到目标进程并接收
                int dest = find_process(node.row, node.col); // 假设有个函数查找目标进程
                MPI_Sendrecv(&node.value, 1, MPI_FLOAT, dest, ..., &received_value, 1, MPI_FLOAT, src, ...);
                target_vector[node.col] += received_value * source_vector[node.row];
            }
        }
    }

    // 如果是root进程，进行全局结果的汇总
    if (rank == 0) {
        MPI_Reduce(target_vectors, global_result, size, MPI_FLOAT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

请注意，这只是一个基础示例，实际代码可能更复杂，涉及到错误检查、数据预处理和更高效的通信策略。此外，上述代码假设了`load_local_data`、`find_process`以及与矩阵数据相关的辅助函数已经存在。