矩阵相乘能够查看百度百科的解释http://baike.baidu.com/view/2455255.htm?fr=aladdin

有a和b两个矩阵

a:                1   2   3

4   5   0

7   8   9

10  11  12

b:              10  15

0     2

11   9

c = a*b

1:将矩阵存到HDFS中:

矩阵a:



hdfs存储
1 1 1 1,1,1
1 2 2 1,2,2
1 3 3 1,3,3
2 1 4 2,1,4
2 2 5 2,2,5
2 3 0 0不存储
3 1 7 3,1,7
3 2 8 3,2,8
3 3 9 3,3,9
4 1 10 4,1,10
4 2 11 4,2,11
4 3 12 4,3,12

矩阵b:

hdfs存储
1 1 10 1,1,10
1 2 15 1,2,15
2 1 0 0不存储
2 2 2 2,2,2
3 1 11 3,1,11
3 2 9 3,2,9

2:a的map读取

读取第一个值是1,1,1。它是矩阵a的第一行第一列。那么它要在计算c(1,1) c(1,2)的时候使用(这里c仅仅用2列,假设用n列,那么它的值要在计算c(1,1),c(1,2),c(1,3)...c(1,n)的时候使用)。我们就以 key = 1,1  value = a,1,1  ,      key= 1,2   value = a,1,1输出两条数据(1,1) (1,2)是 c(1,1) ,c(1,2)的坐标。

b的map读取

读取第一个值是1,1,10。它是矩阵b的第一行第一列。那么它要在计算c(1,1) c(2,1) c(3,1) c(4,1)的时候使用(这里c仅仅用4行,假设用m行,那么它的值要在计算c(1,1),c(2,1),c(3,1)...c(m,1)的时候使用)。我们就以 key = 1,1  value = b,1,10  ,     key= 2,1   value = b,1,10               ,    key = 3,1   value = b,1,10    ,                                        
key= 4,1   value = b,1,10输出

3:reduce读取计算

通过mapA和mapB的输出能够得到 key = 1,1   ,   value=a,1,1    value=b,1,10   value=a,2,2      value=a,3,3  value = b,3,11l来计算c(1,1)的值

代码例如以下:

  1. package MyMatrix;
  2.  
  3. import java.io.IOException;
  4. import java.util.Iterator;
  5.  
  6. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  7. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  8. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  9. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  10. import org.apache.hadoop.io.Text;
  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  12. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  13. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
  15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
  16. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
  17.  
  18. public class MartrixMultiply{
  19.  
  20. /**
  21. * 最后得到的矩阵的列数
  22. */
  23. public static final int COL_COUNT = 2;
  24.  
  25. /**
  26. * 最后得到的矩阵的行数
  27. */
  28. public static final int ROW_COUNT = 4;
  29.  
  30. /**
  31. * A矩阵的列数或者是B矩阵的行数
  32. */
  33. public static final int BROW_ACOL= 3;
  34.  
  35. public static class MartrixMaperA extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
  36.  
  37. @Override
  38. protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
  39. throws IOException, InterruptedException {
  40.  
  41. String valueStr = value.toString();
  42. String[] items = valueStr.split(",");
  43.  
  44. int rowIndex = Integer.parseInt(items[0]);
  45. int colIndex = Integer.parseInt(items[1]);
  46. int valueInt = Integer.parseInt(items[2]);
  47.  
  48. Text outKey = null;
  49. Text outValue = null;
  50. for(int i=0;i<COL_COUNT;i++){
  51. outKey = new Text(rowIndex + "," + (i+1));
  52. outValue = new Text("a,"+colIndex+","+valueInt);
  53. context.write(outKey, outValue);
  54. }
  55.  
  56. }
  57.  
  58. }
  59.  
  60. public static class MartrixMaperB extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
  61.  
  62. @Override
  63. protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
  64. throws IOException, InterruptedException {
  65.  
  66. String valueStr = value.toString();
  67. String[] items = valueStr.split(",");
  68.  
  69. int rowIndex = Integer.parseInt(items[0]);
  70. int colIndex = Integer.parseInt(items[1]);
  71. int valueInt = Integer.parseInt(items[2]);
  72.  
  73. Text outKey = null;
  74. Text outValue = null;
  75. for(int i=0;i<ROW_COUNT;i++){
  76. outKey = new Text((i+1) + "," + colIndex);
  77. outValue = new Text("b,"+rowIndex+","+valueInt);
  78. context.write(outKey, outValue);
  79. }
  80.  
  81. }
  82.  
  83. }
  84.  
  85. public static class MartrixReducer extends Reducer<Text,Text,Text,IntWritable>{
  86.  
  87. @Override
  88. protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context)
  89. throws IOException, InterruptedException {
  90.  
  91. String[] items = new String[3];
  92.  
  93. int[] valueA = new int[BROW_ACOL];
  94. int[] valueB = new int[BROW_ACOL];
  95.  
  96. Iterator<Text> it = values.iterator();
  97. while(it.hasNext()){
  98. items = it.next().toString().split(",");
  99. if(items[0].equals("a")){
  100. valueA[Integer.parseInt(items[1])-1] = Integer.parseInt(items[2]);
  101. }else if(items[0].equals("b")){
  102. valueB[Integer.parseInt(items[1])-1] = Integer.parseInt(items[2]);
  103. }
  104. }
  105.  
  106. int result = 0;
  107. for(int i=0;i<BROW_ACOL;i++){
  108. result += valueA[i]*valueB[i];
  109. }
  110. context.write(key, new IntWritable(result));
  111. }
  112.  
  113. }
  114.  
  115. @SuppressWarnings("deprecation")
  116. public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
  117.  
  118. Path pathA = new Path("hdfs://localhost:9000/Martrix/a.txt");
  119. Path pathB = new Path("hdfs://localhost:9000/Martrix/b.txt");
  120. Path pathOut = new Path("hdfs://localhost:9000/Martrix/out");
  121.  
  122. Configuration conf = new Configuration();
  123. Job job = new Job(conf,"MartrixMultiply");
  124.  
  125. job.setJarByClass(MartrixMultiply.class);
  126.  
  127. MultipleInputs.addInputPath(job, pathA, TextInputFormat.class, MartrixMaperA.class);
  128. MultipleInputs.addInputPath(job, pathB, TextInputFormat.class, MartrixMaperB.class);
  129.  
  130. job.setReducerClass(MartrixReducer.class);
  131.  
  132. job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  133. job.setMapOutputValueClass(Text.class);
  134.  
  135. job.setOutputKeyClass(Text.class);
  136. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  137.  
  138. FileOutputFormat.setOutputPath(job, pathOut);
  139.  
  140. if(job.waitForCompletion(true)){
  141. System.exit(0);
  142. }else{
  143. System.exit(1);
  144. }
  145.  
  146. }
  147.  
  148. }

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