Hadoop编写矩阵乘法实例及演示

时间: 2024-05-16 22:13:52 浏览: 170
Hadoop编写矩阵乘法的实现可以分为以下几个步骤: 1. 将输入的矩阵划分为多个块,每个块的大小由用户指定。 2. 将矩阵块分发给不同的计算节点。 3. 在每个计算节点上,对两个矩阵块进行乘法计算,并将结果输出到本地文件系统。 4. 将所有计算节点的输出合并,得到最终的矩阵乘积结果。 下面是一个简单的矩阵乘法实现示例,假设输入的矩阵都是稠密矩阵: 1. 首先定义一个Mapper类实现矩阵乘法的第一步,即将矩阵块分发给不同的计算节点。Mapper的输入为矩阵A和B的块,输出为每个元素相乘的结果。 ```java public class MatrixMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private int blockHeightA; private int blockWidthB; private int blockWidthA; private int blockIndexA; private int blockIndexB; public void setup(Context context) { Configuration conf = context.getConfiguration(); blockHeightA = conf.getInt("blockHeightA", 0); blockWidthB = conf.getInt("blockWidthB", 0); blockWidthA = conf.getInt("blockWidthA", 0); blockIndexA = conf.getInt("blockIndexA", 0); blockIndexB = conf.getInt("blockIndexB", 0); } public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] input = value.toString().split(","); int rowA = Integer.parseInt(input[0]); int colA = Integer.parseInt(input[1]); int valA = Integer.parseInt(input[2]); int rowB = Integer.parseInt(input[3]); int colB = Integer.parseInt(input[4]); int valB = Integer.parseInt(input[5]); if (colA == rowB) { Text outputKey = new Text(); Text outputValue = new Text(); outputKey.set(rowA / blockHeightA + "," + colB / blockWidthB); outputValue.set(blockIndexA + "," + rowA % blockHeightA + "," + colA + "," + valA + "," + blockIndexB + "," + colB % blockWidthB + "," + valB); context.write(outputKey, outputValue); } } } ``` 2. 接下来定义一个Reducer类实现矩阵乘法的第二步,即对每个计算节点上的矩阵块进行乘法计算。Reducer的输入为每个块的索引和元素,输出为每个元素相乘的结果。 ```java public class MatrixReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> { private int blockHeightA; private int blockWidthB; private int blockWidthA; public void setup(Context context) { Configuration conf = context.getConfiguration(); blockHeightA = conf.getInt("blockHeightA", 0); blockWidthB = conf.getInt("blockWidthB", 0); blockWidthA = conf.getInt("blockWidthA", 0); } public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { List<Tuple> listA = new ArrayList<>(); List<Tuple> listB = new ArrayList<>(); for (Text value : values) { String[] input = value.toString().split(","); int blockIndexA = Integer.parseInt(input[0]); int rowA = Integer.parseInt(input[1]); int colA = Integer.parseInt(input[2]); int valA = Integer.parseInt(input[3]); int blockIndexB = Integer.parseInt(input[4]); int colB = Integer.parseInt(input[5]); int valB = Integer.parseInt(input[6]); if (blockIndexA == 0) { listA.add(new Tuple(rowA, colA, valA)); } else { listB.add(new Tuple(rowA, colB, valB)); } } for (Tuple a : listA) { for (Tuple b : listB) { if (a.col == b.row) { Text outputKey = new Text(); IntWritable outputValue = new IntWritable(); outputKey.set(a.row + "," + b.col); outputValue.set(a.val * b.val); context.write(outputKey, outputValue); } } } } private static class Tuple { int row; int col; int val; public Tuple(int row, int col, int val) { this.row = row; this.col = col; this.val = val; } } } ``` 3. 最后,在主函数中配置Job并提交作业。 ```java public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Matrix Multiplication"); job.setJarByClass(MatrixMultiplication.class); Path inputPathA = new Path(args[0]); Path inputPathB = new Path(args[1]); Path outputPath = new Path(args[2]); int blockHeightA = Integer.parseInt(args[3]); int blockWidthA = Integer.parseInt(args[4]); int blockWidthB = Integer.parseInt(args[5]); job.getConfiguration().setInt("blockHeightA", blockHeightA); job.getConfiguration().setInt("blockWidthA", blockWidthA); job.getConfiguration().setInt("blockWidthB", blockWidthB); job.setMapperClass(MatrixMapper.class); job.setReducerClass(MatrixReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, inputPathA); FileInputFormat.addInputPath(job, inputPathB); FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); job.waitForCompletion(true); } ``` 以上就是一个简单的Hadoop矩阵乘法实现示例。
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