mapreduce矩阵向量乘法具体实现和代码

MapReduce矩阵向量乘法的实现可以分为两个阶段：Mapper阶段和Reducer阶段。

Mapper阶段：

1. 读取矩阵和向量数据，将其分别存储在不同的Map输入文件中。
2. 在每个Mapper节点上，读取矩阵中的每一行，并将其与向量进行乘法运算，输出（列索引，乘积）键值对，其中列索引为向量中每个元素的下标。

Reducer阶段：

1. 接收Mapper阶段输出的（列索引，乘积）键值对，并将其按列索引进行分组。
2. 对于每个列索引，将其对应的所有乘积值进行累加得到该列的最终乘积结果，输出（列索引，最终乘积）键值对。

下面是MapReduce矩阵向量乘法的示例代码：

Mapper阶段：

class MatrixMapper(Mapper):
    def map(self, key, value):
        # 读取向量
        if key == "vector":
            vector = value.strip().split(',')
            for i in range(len(vector)):
                yield i, ("v", vector[i])
        # 读取矩阵
        else:
            row, values = value.strip().split('\t')
            values = values.split(',')
            for i in range(len(values)):
                yield i, ("m", row, values[i])

Reducer阶段：

class MatrixReducer(Reducer):
    def reduce(self, key, values):
        vector = []
        matrix = {}
        # 将所有键值对按类型进行分类
        for value in values:
            if value[0] == "v":
                vector.append(float(value[1]))
            else:
                row = int(value[1])
                val = float(value[2])
                matrix[row] = val
        # 计算矩阵向量乘积
        result = 0.0
        for row, val in matrix.items():
            result += val * vector[row]
        yield key, result

以上代码仅供参考，具体实现可能会有所不同，如何实现还需要根据具体的应用场景和数据特点来进行调整。