简单回顾一下矩阵乘法：
矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等，m×n的矩阵A，与n×p的矩阵B相乘，结果为m×p的矩阵C。详细内容可以查看：矩阵乘法。
为了方便描述,先进行假设：
矩阵A的行数为m，列数为n，aij为矩阵A第i行j列的元素。
矩阵B的行数为n，列数为p，bij为矩阵B第i行j列的元素。
分析
因为分布式计算的特点，需要找到相互独立的计算过程，以便能够在不同的节点上进行计算而不会彼此影响。根据矩阵乘法的公式，C中各个元素的计算都是相互独立的，即各个cij在计算过程中彼此不影响。这样的话，在Map阶段可以把计算所需要的元素都集中到同一个key中，然后，在Reduce阶段就可以从中解析出各个元素来计算cij。
另外，以a11为例，它将会在c11、c12……c1p的计算中使用。也就是说，在Map阶段，当我们从HDFS取出一行记录时，如果该记录是A的元素，则需要存储成p个<key, value>对，并且这p个key互不相同；如果该记录是B的元素，则需要存储成m个<key, value>对，同样的，m个key也应互不相同；但同时，用于存放计算cij的ai1、ai2……ain和b1j、b2j……bnj的<key, value>对的key应该都是相同的，这样才能被传递到同一个Reduce中。
设计
普遍有一个共识是：数据结构+算法=程序，所以在编写代码之前需要先理清数据存储结构和处理数据的算法。
算法
map阶段
在map阶段，需要做的是进行数据准备。把来自矩阵A的元素aij，标识成p条<key, value>的形式，key="i,k",（其中k=1,2,...,p），value="a:j,aij"；把来自矩阵B的元素bij，标识成m条<key, value>形式，key="k,j"（其中k=1,2,...,m），value="b:i,bij"。
经过处理，用于计算cij需要的a、b就转变为有相同key（"i,j"）的数据对，通过value中"a:"、"b:"能区分元素是来自矩阵A还是矩阵B，以及具体的位置（在矩阵A的第几列，在矩阵B的第几行）。
shuffle阶段
这个阶段是Hadoop自动完成的阶段，具有相同key的value被分到同一个Iterable中，形成<key,Iterable(value)>对，再传递给reduce。
reduce阶段
通过map数据预处理和shuffle数据分组两个阶段，reduce阶段只需要知道两件事就行：
<key,Iterable(value)>对经过计算得到的是矩阵C的哪个元素？因为map阶段对数据的处理，key（i,j）中的数据对，就是其在矩阵C中的位置，第i行j列。
Iterable中的每个value来自于矩阵A和矩阵B的哪个位置？这个也在map阶段进行了标记，对于value（x:y,z），只需要找到y相同的来自不同矩阵（即x分别为a和b）的两个元素，取z相乘，然后加和即可。
数据结构
计算过程已经设计清楚了，就需要对数据结构进行设计。大体有两种设计方案：
第一种：使用最原始的表示方式，相同行内不同列数据通过","分割，不同行通过换行分割；
第二种：通过行列表示法，即文件中的每行数据有三个元素通过分隔符分割，第一个元素表示行，第二个元素表示列，第三个元素表示数据。这种方式对于可以不列出为0的元素，即可以减少稀疏矩阵的数据量。
在上图中，第一种方式存储的数据量小于第二种，但这只是因为例子中的数据设计成这样。在现实中，使用分布式计算矩阵乘法的环境中，大部分矩阵是稀疏矩阵，且数据量极大，在这种情况下，第二种数据结构的优势就显现了出来。而且，因为使用分布式计算，如果数据大于64m，在map阶段将不能够逐行处理，将不能确定数据来自于哪一行。不过，由于现实中对于大矩阵的乘法，考虑到存储空间和内存的情况，需要特殊的处理方式，有一种是将矩阵进行行列转换然后计算，这个时候第一种还是挺实用的。
编写代码
第一种数据结构
代码为：
import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; /** * @author liuxinghao * @version 1.0 Created on 2014年10月9日 */ public class MatrixMultiply { public static class MatrixMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private String flag = null;// 数据集名称 private int rowNum = 4;// 矩阵A的行数 private int colNum = 2;// 矩阵B的列数 private int rowIndexA = 1; // 矩阵A，当前在第几行 private int rowIndexB = 1; // 矩阵B，当前在第几行 @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { flag = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().getName();// 获取文件名称 } @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] tokens = value.toString().split(","); if ("ma".equals(flag)) { for (int i = 1; i <= colNum; i++) { Text k = new Text(rowIndexA + "," + i); for (int j = 0; j < tokens.length; j++) { Text v = new Text("a," + (j + 1) + "," + tokens[j]); context.write(k, v); } } rowIndexA++;// 每执行一次map方法，矩阵向下移动一行 } else if ("mb".equals(flag)) { for (int i = 1; i <= rowNum; i++) { for (int j = 0; j < tokens.length; j++) { Text k = new Text(i + "," + (j + 1)); Text v = new Text("b," + rowIndexB + "," + tokens[j]); context.write(k, v); } } rowIndexB++;// 每执行一次map方法，矩阵向下移动一行 } } } public static class MatrixReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { Map<String, String> mapA = new HashMap<String, String>(); Map<String, String> mapB = new HashMap<String, String>(); for (Text value : values) { String[] val = value.toString().split(","); if ("a".equals(val[0])) { mapA.put(val[1], val[2]); } else if ("b".equals(val[0])) { mapB.put(val[1], val[2]); } } int result = 0; Iterator<String> mKeys = mapA.keySet().iterator(); while (mKeys.hasNext()) { String mkey = mKeys.next(); if (mapB.get(mkey) == null) {// 因为mkey取的是mapA的key集合，所以只需要判断mapB是否存在即可。 continue; } result += Integer.parseInt(mapA.get(mkey)) * Integer.parseInt(mapB.get(mkey)); } context.write(key, new IntWritable(result)); } } public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { String input1 = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/ma"; String input2 = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/mb"; String output = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/out"; Configuration conf = new Configuration(); conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/yarn-site.xml"); Job job = Job.getInstance(conf, "MatrixMultiply"); job.setJarByClass(MatrixMultiply.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); job.setMapperClass(MatrixMapper.class); job.setReducerClass(MatrixReducer.class); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input1), new Path(input2));// 加载2个输入数据集 Path outputPath = new Path(output); outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
绘图演示效果：
第二种数据结构
代码为：
import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; /** * @author liuxinghao * @version 1.0 Created on 2014年10月10日 */ public class SparseMatrixMultiply { public static class SMMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private String flag = null; private int m = 4;// 矩阵A的行数 private int p = 2;// 矩阵B的列数 @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit(); flag = split.getPath().getName(); } @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] val = value.toString().split(","); if ("t1".equals(flag)) { for (int i = 1; i <= p; i++) { context.write(new Text(val[0] + "," + i), new Text("a," + val[1] + "," + val[2])); } } else if ("t2".equals(flag)) { for (int i = 1; i <= m; i++) { context.write(new Text(i + "," + val[1]), new Text("b," + val[0] + "," + val[2])); } } } } public static class SMReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { Map<String, String> mapA = new HashMap<String, String>(); Map<String, String> mapB = new HashMap<String, String>(); for (Text value : values) { String[] val = value.toString().split(","); if ("a".equals(val[0])) { mapA.put(val[1], val[2]); } else if ("b".equals(val[0])) { mapB.put(val[1], val[2]); } } int result = 0; // 可能在mapA中存在在mapB中不存在的key，或相反情况 // 因为，数据定义的时候使用的是稀疏矩阵的定义 // 所以，这种只存在于一个map中的key，说明其对应元素为0，不影响结果 Iterator<String> mKeys = mapA.keySet().iterator(); while (mKeys.hasNext()) { String mkey = mKeys.next(); if (mapB.get(mkey) == null) {// 因为mkey取的是mapA的key集合，所以只需要判断mapB是否存在即可。 continue; } result += Integer.parseInt(mapA.get(mkey)) * Integer.parseInt(mapB.get(mkey)); } context.write(key, new IntWritable(result)); } } public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { String input1 = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/t1"; String input2 = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/t2"; String output = "hdfs://192.168.1.128:9000/user/lxh/matrix/out"; Configuration conf = new Configuration(); conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml"); conf.addResource("classpath:/hadoop/yarn-site.xml"); Job job = Job.getInstance(conf, "SparseMatrixMultiply"); job.setJarByClass(SparseMatrixMultiply.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); job.setMapperClass(SMMapper.class); job.setReducerClass(SMReducer.class); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input1), new Path(input2));// 加载2个输入数据集 Path outputPath = new Path(output); outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
绘图演示效果：
代码分析
比较两种代码，可以很清楚的看出，两种实现只是在map阶段有些区别，reduce阶段基本相同。对于其中关于行i、列j定义不是从0计数（虽然我倾向于从0开始计数，不用写等号，简单），是为了更直观的观察数据处理过程是否符合设计。
在第一种实现中，需要记录当前是读取的哪一行数据，所以，这种仅适用于不需要分块的小文件中进行的矩阵乘法运算。第二种实现中，每行数据记录了所在行所在列，不会有这方面的限制。
在第二种实现中，遍历两个HashMap时，取mapA的key作为循环标准，是因为在一般情况下，mapA和mapB的key是相同的（如第一种实现），因为使用稀疏矩阵，两个不相同的key说明是0，可以舍弃不参与计算，所以只使用mapA的key，并判断mapB是否存在该key对应的值。
两种实现的reduce阶段，计算最后结果时，都是直接使用内存存储数据、计算结果，所以当数据量很大的时候（通常都会很大，否则不会用分布式处理），极易造成内存溢出，所以，对于大矩阵的运算，还需要其他的转换方式，比如行列相乘运算、分块矩阵运算、基于最小粒度相乘的算法等方式。另外，因为这两份代码都是demo，所以代码中缺少过滤错误数据的部分。
