Hadoop矩阵乘法的实例

以下是一个简单的Hadoop矩阵乘法的实例：

假设有两个矩阵：

矩阵A：

1 2 3

4 5 6

7 8 9

矩阵B：

9 8 7

6 5 4

3 2 1

矩阵乘法的结果矩阵C为：

30 24 18

84 69 54

138 114 90

首先，将矩阵A和矩阵B存储在HDFS上。假设矩阵A的路径为"/input/matrixA"，矩阵B的路径为"/input/matrixB"。

接下来，编写MapReduce作业。具体来说，我们需要编写两个MapReduce任务：一个Mapper任务和一个Reducer任务。

Mapper任务的作用是将矩阵A和矩阵B中的元素进行组合，以便进行乘法运算。Mapper任务的输入是矩阵A和矩阵B的行，输出键值对，其中键是结果矩阵的行和列的组合，值是矩阵A和矩阵B中相应元素的乘积。

Reducer任务的作用是将所有键值对组合起来，计算出结果矩阵中的每个元素的值。Reducer任务的输入是Mapper任务输出的键值对，输出结果矩阵的行和列的组合以及相应的元素值。

下面是MapReduce作业的伪代码：

Mapper任务：

map(key, value):
    if value is from matrix A:
        for j = 1 to matrix B's column count:
            emit((value's row, j), (A, value's column, value's value))
    else if value is from matrix B:
        for i = 1 to matrix A's row count:
            emit((i, value's column), (B, value's row, value's value))

Reducer任务：

reduce(key, values):
    let result be 0
    for each value in values:
        if value is from matrix A:
            let A[value's column] be value's value
        else if value is from matrix B:
            let B[value's row] be value's value
    for k = 1 to matrix A's column count:
        result += A[k] * B[k]
    emit(key, result)

最后，将结果矩阵C从HDFS中读取出来即可。