mapreduce的rr

MapReduce的RR算法是一种用于解决稀疏矩阵乘法问题的算法。它是由谷歌提出的，用于在分布式环境中处理大规模数据集。

RR算法的基本思想是将稀疏矩阵分解为一系列块，每个块都是一个向量，然后将这些向量传递给MapReduce框架进行处理。Map阶段的任务是将输入矩阵中的元素提取出来，并将其存储到键值对中，以便在Reduce阶段进行聚合。Reduce阶段的任务是将多个相同的键值对合并起来，生成最终的输出结果。

RR算法的优点在于它能够利用稀疏矩阵中大量的零值来减少存储和计算的开销，从而提高了处理大规模数据集的效率。此外，RR算法还具有可扩展性，可以在分布式环境中运行，支持大规模数据的处理。

总之，RR算法是一种高效的稀疏矩阵乘法算法，适用于处理大规模数据集，具有较高的效率和可扩展性。