Spark上矩阵运算库（一）—— 矩阵相乘

最新推荐文章于 2023-12-22 03:03:46 发布

Fluid开源社区

最新推荐文章于 2023-12-22 03:03:46 发布

阅读量8.1k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：开源夏令营

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014252240/article/details/37740823

本文介绍了如何在Spark上实现矩阵相乘，参考了HAMA项目中的MapReduce矩阵乘法方案。通过HAMA的矩阵存储方式和基于分块的矩阵乘法框架，详细阐述了Map和Reduce阶段的工作内容，以及开发环境的搭建过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于Spark的矩阵相乘

项目中我将先实现基于Spark的矩阵相乘功能。并行化思路将参照MapReduce下的实现方案并做一些优化修改。经过查阅文献，选取比较可行的MapReduce参考方案是HAMA项目。该项目是Apache基金会下的一个顶级开源项目，属于Hadoop生态圈中的一个重要项目。根据HAMA项目主页上的简介，HAMA项目的目的是提供“a general BSP framework on top of Hadoop”。因此HAMA项目的目标现在主要围绕着BSP框架展开。

但是HAMA项目在早期的目标远比此要宏大，其目的有些类似于Spark项目中的MLLib，只是其底层是基于Hadoop生态圈的。下面这张图是截取自2010年发表在IEEE CouldCom会议上的介绍HAMA的文章[1]中的图。在这篇论文中，作者着重介绍了HAMA是如何利用MapReduce框架实现矩阵乘法的。因为MapReduce是第一个在大规模集群上运行的不同于MPI的并行计算框架，对于基于RDD模型的Spark实现具有很强的参考价值，因此我们决定先参考HAMA的实现方式在Spark上试验性的尝试矩阵乘法算法的实现，然后观测一下性能和瓶颈等。