Hadoop编写矩阵算法

Hadoop是一个分布式计算框架，可以用来处理大规模数据集。在Hadoop中编写矩阵算法可以使用MapReduce模型，其中Map任务负责将输入数据划分为矩阵的块，Reduce任务负责执行矩阵乘法操作。

以下是一个简单的矩阵乘法示例：

public class MatrixMultiplication {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private Text outputKey = new Text();
        private Text outputValue = new Text();
        private int m;

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Configuration configuration = context.getConfiguration();
            m = Integer.parseInt(configuration.get("m"));
        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = value.toString().split(",");
            int i = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int j = Integer.parseInt(tokens[1]);
            int v = Integer.parseInt(tokens[2]);

            for (int k = 0; k < m; k++) {
                outputKey.set(i + "," + k);
                outputValue.set("A," + j + "," + v);
                context.write(outputKey, outputValue);
            }

            for (int k = 0; k < m; k++) {
                outputKey.set(k + "," + j);
                outputValue.set("B," + i + "," + v);
                context.write(outputKey, outputValue);
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable outputValue = new IntWritable();

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = key.toString().split(",");
            int i = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int j = Integer.parseInt(tokens[1]);

            int[] a = new int[m];
            int[] b = new int[m];

            for (Text value : values) {
                String[] valueTokens = value.toString().split(",");
                if (valueTokens[0].equals("A")) {
                    a[Integer.parseInt(valueTokens[1])] = Integer.parseInt(valueTokens[2]);
                } else {
                    b[Integer.parseInt(valueTokens[1])] = Integer.parseInt(valueTokens[2]);
                }
            }

            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < m; k++) {
                sum += a[k] * b[k];
            }

            outputValue.set(sum);
            context.write(key, outputValue);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length < 3) {
            System.err.println("Usage: MatrixMultiplication <input> <output> <m>");
            System.exit(1);
        }

        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("m", args[2]);

        Job job = Job.getInstance(configuration, "Matrix Multiplication");
        job.setJarByClass(MatrixMultiplication.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在上面的示例中，输入数据格式为“i,j,v”，其中i和j是矩阵中元素的行和列，v是元素的值。map任务将矩阵A中的每个元素划分为一个大量的键值对，其中键是“i,k”，值是“A,j,v”，其中k是矩阵B的列数。相同的，map任务也将矩阵B中的每个元素划分为键值对，其中键是“k,j”，值是“B,i,v”，其中k是矩阵A的行数。reduce任务将相同键的所有值组合在一起，并计算矩阵乘积的元素值。输出格式为“i,j,sum”。

在运行程序之前，需要将输入数据组织成“i,j,v”格式并将其上传到HDFS。可以使用以下命令上传文件：

hadoop fs -put input.txt input

然后可以使用以下命令运行程序：

hadoop jar MatrixMultiplication.jar input output 3

其中，“input”是上传到HDFS的输入文件的路径，“output”是输出文件的路径，“3”是矩阵的大小（即每个矩阵的行数和列数）。