hadoop实现矩阵乘法
时间: 2023-11-14 16:25:29 浏览: 65
Hadoop可以通过MapReduce来实现矩阵乘法。下面是一个简单的示例:
1. 首先,将两个矩阵分别存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。
2. 创建一个Map任务,将矩阵A的每个元素与矩阵B的每个元素进行相乘,并以(行, 列)作为键,结果作为值输出。
3. 创建一个Reduce任务,对具有相同键的所有值进行求和,得到矩阵C的元素。
4. 提交MapReduce作业,并将结果存储在HDFS中。
下面是一个基本的Java代码示例:
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class MatrixMultiplication {
public static class MatrixMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
private Text keyOut = new Text();
private Text valueOut = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
// 解析输入行并获取矩阵A和B的元素
String matrixName = tokenizer.nextToken();
int row = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
int col = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
int element = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
if (matrixName.equals("A")) {
// 生成以列为键的键值对,并将矩阵A的元素作为值
for (int k = 0; k < col; k++) {
keyOut.set(row + "," + k);
valueOut.set(matrixName + "," + element);
context.write(keyOut, valueOut);
}
} else {
// 生成以行为键的键值对,并将矩阵B的元素作为值
for (int i = 0; i < row; i++) {
keyOut.set(i + "," + col);
valueOut.set(matrixName + "," + element);
context.write(keyOut, valueOut);
}
}
}
}
public static class MatrixReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable>{
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
// 对相同键的所有值进行求和
for (Text val : values) {
String[] parts = val.toString().split(",");
sum += Integer.parseInt(parts[1]);
}
// 输出结果
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "matrix multiplication");
job.setJarByClass(MatrixMultiplication.class);
job.setMapperClass(MatrixMapper.class);
job.setReducerClass(MatrixReducer.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);
}
}
```
假设矩阵A和矩阵B的输入文件分别为inputA.txt和inputB.txt,输出路径为output路径,可以使用以下命令运行MapReduce作业:
```
hadoop jar MatrixMultiplication.jar inputA.txt inputB.txt output
```
最后,可以在output路径下找到矩阵C的结果。请注意,此示例为了简洁起见,省略了输入文件的格式和错误处理,实际使用时需要进行适当修改和完善。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)