hadoop编写矩阵相乘

在Hadoop中，矩阵相乘可以使用MapReduce来实现。以下是一种可能的实现方式：

1. Mapper阶段：将相乘的两个矩阵中的每个元素都分别作为key-value对传递给Mapper。其中，key为矩阵中的行号，value为该行中的所有元素。

2. Reducer阶段：对于每个key，Reducer会将该key对应的两个矩阵中的行向量分别取出，进行相乘并求和，最终得到结果矩阵中的一个元素。将该元素作为key-value对输出，其中key为结果矩阵中的行号，value为该行中的元素。

下面是一个简单的MapReduce程序：

Mapper代码：

public static class MatrixMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text> {

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 读取一行数据
        String line = value.toString();
        String[] tokens = line.split(",");

        // 判断是矩阵A还是矩阵B
        if (tokens[0].equals("A")) {
            // 将元素作为value输出，key为行号
            for (int i = 0; i < tokens.length - 2; i++) {
                context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(tokens[1])), new Text(tokens[i + 2] + ",A," + tokens[i + 1]));
            }
        } else {
            // 将元素作为value输出，key为列号
            for (int i = 0; i < tokens.length - 2; i++) {
                context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(tokens[i + 1])), new Text(tokens[2] + ",B," + tokens[i + 2]));
            }
        }
    }
}

Reducer代码：

public static class MatrixReducer extends Reducer<IntWritable, Text, Text, Text> {

    public void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 两个矩阵的行向量
        List<Double> vectorA = new ArrayList<>();
        List<Double> vectorB = new ArrayList<>();

        // 遍历所有value
        for (Text value : values) {
            String[] tokens = value.toString().split(",");
            if (tokens[1].equals("A")) {
                vectorA.add(Double.parseDouble(tokens[0]));
            } else {
                vectorB.add(Double.parseDouble(tokens[0]));
            }
        }

        // 计算两个向量的点积
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < vectorA.size(); i++) {
            result += vectorA.get(i) * vectorB.get(i);
        }

        // 输出结果
        context.write(new Text(key.toString()), new Text(Double.toString(result)));
    }
}

在驱动程序中，需要设置输入输出路径，以及Mapper和Reducer类：

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);

注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中还需要考虑矩阵分块、矩阵压缩等技术，以减少计算量和网络传输量。