hadoop实现矩阵相乘的实例

Hadoop实现矩阵相乘的过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备：将需要相乘的两个矩阵A和B转换为Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据格式，一般可以使用Java的IO操作将数据从本地文件系统上传到HDFS中。

2. Map阶段：Map任务的输入是矩阵A和B中的一部分，输出是一个键值对，其中键为结果矩阵中的行号，值为该行对应的乘积结果。Map任务的实现需要将矩阵A中某一行的每个元素与矩阵B中对应列的每个元素相乘，将结果累加，最终输出该行的结果。

3. Shuffle阶段：将Map任务的输出按照键值对中的键进行排序和分组，以便后续Reduce任务的处理。

4. Reduce阶段：Reduce任务的输入是Map任务输出的键值对，其中键为结果矩阵中的行号，值为该行对应的所有乘积结果。Reduce任务的实现需要将同一行的所有乘积结果加起来，得到该行的最终结果，最终输出到HDFS文件系统中。

下面是一个简单的Hadoop实现矩阵相乘的示例代码：

public class MatrixMultiplication {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private Text key = new Text();
        private Text value = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = value.toString().split(",");
            int row = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int col = Integer.parseInt(tokens[1]);
            int val = Integer.parseInt(tokens[2]);

            if (tokens[0].equals("A")) {
                for (int i = 0; i < N; i++) {
                    this.key.set(row + "," + i);
                    this.value.set("A," + col + "," + val);
                    context.write(this.key, this.value);
                }
            } else {
                for (int i = 0; i < M; i++) {
                    this.key.set(i + "," + col);
                    this.value.set("B," + row + "," + val);
                    context.write(this.key, this.value);
                }
            }
        }
    }

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

        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int[] A = new int[N];
            int[] B = new int[M];

            for (Text value : values) {
                String[] tokens = value.toString().split(",");
                int row = Integer.parseInt(tokens[1]);
                int val = Integer.parseInt(tokens[2]);

                if (tokens[0].equals("A")) {
                    A[row] = val;
                } else {
                    B[row] = val;
                }
            }

            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < N; i++) {
                sum += A[i] * B[i];
            }

            String[] tokens = key.toString().split(",");
            int row = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int col = Integer.parseInt(tokens[1]);
            this.key.set(row + "," + col);
            this.value.set(sum);
            context.write(this.key, this.value);
        }
    }

    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(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]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

在以上代码中，我们实现了Map和Reduce类来分别实现Map和Reduce任务，Map类将矩阵A和矩阵B中的每个元素转换成键值对，其中键为结果矩阵中的行号，值为该行对应的乘积结果；Reduce类将同一行的所有乘积结果加起来，得到该行的最终结果，最终输出到HDFS文件系统中。