hadoop/mapreduce-矩阵乘法的实现代码下载

大数据求偶(南京):用趣味项目实践Hadoop与Spark全链路分析 大数据技术通过分布式存储与计算框架,高效处理海量数据,其核心价值在于从复杂数据中提取洞察以驱动决策。Apache Hadoop的HDFS解决了数据存储问题,而Spark凭借其内存计算优势,成为数据清洗、转换与分析的主流引擎。这些技术在电商推荐、用户行为分析等场景中广泛应用。本文以“大数据求偶(南京)”这一趣味项目为例,具体展示了如何利用Hadoop和Spark构建一个完整的数据处理管道。项目通过模拟生成用户数据,实践了从数据采集、HDFS存储到使用Spark进行匹配度计算与协同过滤分析的全过程,并最终实现结 阅读详情

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,供大家学习与参考。

下载地址:
http://download.youkuaiyun.com/detail/statdm/4395736

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

代码示范:

package com.baosight.mapred.test;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

public class MatrixMapper extends MapReduceBase implements Mapper<MapInputKey,MapInputValue,ReduceInputKey,DoubleWritable>{

	@Override
	public void map(MapInputKey key, MapInputValue value,
			OutputCollector<ReduceInputKey, DoubleWritable> output,
			Reporter reporter) throws IOException {
		
		ArrayList<Double> leftElements = value.leftMatrixColumn;
		ArrayList<Double> rightElements = value.rightMatrixColumn;
		int leftColNum = key.leftColNum;
		int rightColNum = key.rightColNum;
		for(int i = 0; i < leftElements.size();i++){
			Double leftVal = leftElements.get(i);
			Double rightVal = rightElements.get(leftColNum);
			ReduceInputKey tempKey = new ReduceInputKey();
			tempKey.row = i;
			tempKey.col = rightColNum;
//			output.collect(tempKey, new DoubleWritable(leftVal.doubleValue()*rightVal.doubleValue()));
			output.collect(tempKey, new DoubleWritable(leftVal*rightVal));
		}
		
	}

}




50、云计算与网格计算:技术探索与实践 本文详细探讨了云计算与网格计算的技术特点、实践任务及未来发展趋势。涵盖了Google App Engine、Amazon Web Services和Microsoft Azure等主流云平台的实际开发任务,以及MapReduce和Aneka等并行计算框架的应用与对比。同时,深入解析了网格计算的架构、服务模型、资源管理和安全措施,并对云计算与网格计算的关键技术进行了总结与展望。 阅读详情

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