MapReduce实现矩阵相乘：MMMapper代码详解
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更新于2024-09-10
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在这个基于MapReduce的矩阵相乘算法中，我们首先关注的是`MMMapper`类，它是Hadoop MapReduce框架中的核心组件之一，用于处理分布式计算任务。该类实现了`Mapper`接口，其主要功能是将输入数据分割并转换为中间键值对，以便在后续的MapReduce处理流程中进行矩阵相乘。
在`MMMapper`类中，关键的成员变量包括：
1. `tag`: 用于存储当前处理的矩阵文件类型，如"matrixA"或"matrixB"。
2. `crow` 和 `ccol`: 分别表示矩阵A的行数和矩阵B的列数，预设为4，但在实际应用中可能根据输入数据动态设置。
3. `arow` 和 `brow`: 当前正在处理的矩阵行索引，作为临时变量用于矩阵元素的迭代。
`setup`方法负责初始化环境，通过`FileSplit`获取输入数据的路径，并将文件夹名称赋值给`tag`，以区别不同的输入矩阵。
`map`方法是Mapper的主要操作，接收`key`（通常为整数或字符串，这里没有具体给出）和`value`（矩阵数据）作为参数。对于"matrixA"，它遍历每行数据，将其解析为行号`x`和列号`y`，以及对应的元素值。如果当前处理的是矩阵B，处理逻辑会有所不同，但同样涉及到行和列的迭代以及元素的读取。
在矩阵相乘过程中，`map`方法将被调用两次，一次处理矩阵A，一次处理矩阵B。矩阵A的行与矩阵B的列相乘的结果会被转换为键值对输出，键通常是行号`x`和列号`y`的组合，值则是对应元素的乘积。这些中间结果会在reduce阶段进一步处理，最终得到矩阵乘法的完整结果。
整个过程遵循MapReduce框架的基本步骤：Map阶段将原始数据分成小块，在各个节点上独立处理，然后Reduce阶段将所有Map阶段的结果合并，得出最终的矩阵乘积。这种并行处理方式极大地提高了矩阵运算的效率，特别适用于大规模数据集。在实际应用中，可能还需要考虑错误处理、数据压缩等优化策略，以确保算法的稳定性和性能。
MMMapper 类代码：
package com;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
public class MMMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private String tag; //current matrix
private int crow =4 ;// 矩阵 A 的行数
private int ccol =4 ;// 矩阵 B 的列数
private static int arow = 0; //current arow
private static int brow = 0; //current brow
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
// TODO get inputpath of input data, set to tag
FileSplit fs = (FileSplit)context.getInputSplit();
tag = fs.getPath().getParent().getName();
}
/**
* input data include two matrix files
*/
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer str = new StringTokenizer(value.toString());
if ("matrixA".equals(tag)) { //left matrix,output key:x,y
int col = 0;
while (str.hasMoreTokens()) {
String item = str.nextToken(); //current x,y = line,col
for (int i = 0; i < ccol; i++) {
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2012-06-27 上传
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