hadoop编写矩阵乘法

Hadoop编写矩阵乘法可以使用MapReduce框架实现。下面是一个简单的实现过程：

1. Mapper阶段：

假设有两个矩阵A和B，其中A的行数为m，列数为n，B的行数为n，列数为p。在Mapper阶段，我们可以使用A的一行与B的一列相乘，输出结果中的键为(i,k)，值为A(i,j) * B(j,k)，其中i为A的行号，k为B的列号，j为A的列号和B的行号。

2. Reducer阶段：

在Reducer阶段，我们将相同键的值相加，最后输出结果为(i,k)对应的值，即为矩阵C(i,k)的值。

下面是Hadoop实现矩阵乘法的代码（假设矩阵A和B已经被切分为多个小块）：

Mapper：

public class MatrixMapper extends Mapper<IntWritable, MatrixBlock, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    protected void map(IntWritable key, MatrixBlock value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int rowNum = value.getRow();
        int colNum = value.getCol();
        int[][] matrix = value.getMatrix();

        for (int k = 0; k < colNum; k++) {
            for (int i = 0; i < rowNum; i++) {
                double sum = 0.0;
                for (int j = 0; j < colNum; j++) {
                    sum += matrix[i][j] * matrix[j][k];
                }
                context.write(new Text(i + "," + k), new DoubleWritable(sum));
            }
        }
    }
}

Reducer：

public class MatrixReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0.0;
        for (DoubleWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new DoubleWritable(sum));
    }
}

注意，这只是一个简单的实现方式，实际上还需要对矩阵进行切分和分布式计算等操作，才能真正实现大规模矩阵乘法。