矩阵乘法的MapReduce程序设计与实现

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#mapreduce #矩阵乘法 #程序设计

本文详细介绍了如何使用MapReduce编程模型设计并实现矩阵乘法。通过将矩阵分解为小块，利用Map阶段进行部分乘法，然后在Reduce阶段完成最终的矩阵组合，实现大规模矩阵的高效运算。

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用MapReduce实现矩阵乘法
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Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, ...
MapReduce实现矩阵乘法的一些总结
huangbx_tx的博客
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MapReduce实现矩阵乘法的一些总结 文章目录MapReduce实现矩阵乘法的一些总结矩阵乘法概述MapReduce 思路具体方法 1具体方法 2具体方法 3实现代码结果分析一些杂杂碎碎Hex 与 bytes 与 Int 的转换Hadoop 环境配置本地调试本地安装 hadoop如何修改 mapper，reducer 数量参考资料 矩阵乘法概述 对于矩阵乘法 A(i,j)∗B(j,k)=C(i,k)A(i,j) * B(j,k) = C(i,k)A(i,j)∗B(j,k)=C(i,k)，有： (i,k
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一、对朴素简单直接方法 把m*n 和n*l的矩阵A和B相乘，这估计是最容易想到的方法了： 把A（m*n）的元素，每个发送l次，把B（n*l）的元素每个发送m次。将发送到一起的数据相乘求和，得到最后的结果。 优点：在知道坐标的情况下，这个过程就一轮mapreduce。 缺点：每个值要被发送多次。m*n 和n*l的矩阵，发送的元素有m*l*2次，比如100万的方...
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在Java中，开发MapReduce程序通常涉及实现`Mapper`和`Reducer`接口。对于矩阵乘法，`Mapper`类将处理输入的矩阵块，生成子矩阵的乘积，而`Reducer`类则会将这些乘积组合成最终矩阵。开发者还需要创建`InputFormat`和...
MapReduce编程： 2. 矩阵乘法
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MapReduce实现矩阵的乘法 在学习pageRank算法时看到这么一个小小的编程应用。并且一直自诩只要有原理就能写出代码（只是时间问题），矩阵乘法的原理很简单，基本上理工科生（只要学过线性代数或者相关课程）都知道。但是从来没有想过通过并行计算的方式完成矩阵乘法。          简单粗暴的讲，就是左矩阵M
hadoop/mapreduce-矩阵乘法 mapreduce的实现（代码）
06-27
最近在研究hadoop与mapReduce，网上教程只有个wordcount程序示范，太简单，故写了个相对复杂点的涉及到多个文件之间同时运算的矩阵乘法的代码用于实验与测试，上传供大家学习与参考。 调用方法： 执行：hadoop jar matrix.jar com.baosight.mapred.test.MatrixMulti left:/tmp/a right:/tmp/b output:/tmp/c leftprefix:000000_ rightprefix:000000_ >参数1：left:左矩阵路径 >参数2：right:右矩阵路径 >参数3：output:左矩阵乘右矩阵结果路径 >参数4：leftprefix：左矩阵文件前缀 如/tmp/a/000000_0,000000_1,000000_2……的000000_ >参数5：rightprefix：右矩阵文件前缀 >左右矩阵按列存储，每个文件只存放一列值，如2x2的单位矩阵， 000000_0存放1 0 000000_1存放 0 1
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MapReduce源于Google一篇论文，它充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(化简)两步。用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，只要能用Map和Reduce的思想描述清楚要处理的问题，即编写map()和reduce( )函数，就能轻松地使问题的计算实现分布式，并在Hadoop上运行。M...
Mapreduce实现矩阵乘法
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