hadoop编写矩阵相乘

在 Hadoop 中，矩阵相乘可以使用 MapReduce 实现。具体步骤如下：

1. Map 阶段：将两个矩阵中的元素映射为键值对，其中键表示元素所在的行和列，值表示元素的值。

2. Reduce 阶段：将相同键的值相乘并相加，得到相乘结果。

下面是 Hadoop 中矩阵相乘的代码实现：

public class MatrixMultiplication {

  public static class MatrixMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text outputKey = new Text();
    private Text outputValue = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String[] line = value.toString().split(",");
      if (line[0].equals("A")) {
        for (int i = 0; i < Integer.parseInt(context.getConfiguration().get("n")); i++) {
          outputKey.set(line[1] + "," + i);
          outputValue.set("A," + line[2] + "," + line[3]);
          context.write(outputKey, outputValue);
        }
      } else {
        for (int i = 0; i < Integer.parseInt(context.getConfiguration().get("p")); i++) {
          outputKey.set(i + "," + line[3]);
          outputValue.set("B," + line[1] + "," + line[2]);
          context.write(outputKey, outputValue);
        }
      }
    }
  }

  public static class MatrixReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int[] a = new int[Integer.parseInt(context.getConfiguration().get("m"))];
      int[] b = new int[Integer.parseInt(context.getConfiguration().get("p"))];
      for (Text value : values) {
        String[] line = value.toString().split(",");
        if (line[0].equals("A")) {
          a[Integer.parseInt(line[1])] = Integer.parseInt(line[2]);
        } else {
          b[Integer.parseInt(line[1])] = Integer.parseInt(line[2]);
        }
      }
      int sum = 0;
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
        sum += a[i] * b[i];
      }
      context.write(key, new Text(Integer.toString(sum)));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    conf.set("m", args[0]);
    conf.set("n", args[1]);
    conf.set("p", args[2]);

    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[3]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[4]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在运行时，需要指定三个参数，分别为矩阵 A 的行数 m、矩阵 B 的列数 p，以及矩阵 A 和 B 的输入文件路径。例如：

$ hadoop jar MatrixMultiplication.jar 2 3 2 input/A.txt input/B.txt output

其中，A.txt 和 B.txt 文件格式如下：

A.txt：

A,0,0,1
A,0,1,2
A,1,0,3
A,1,1,4

B.txt：

B,0,0,5
B,1,0,6
B,2,0,7
B,0,1,8
B,1,1,9
B,2,1,10

输出结果会保存在 output 目录下。