행렬 곱셈은 하둡

Question

에 내가 페이지 랭크 알고리즘의 코드를 빌드하려고, 그 메인 복잡성을 효율적으로 행렬 곱셈을 해결하는 것입니다,하지만 난이 작업을 수행 할 방법을 이해하지 않았다, 나는 몇 가지 서류를 읽고 하지만 그건 내 범위를 넘어선 다. 나는 그가 적용하는 개념을 이해하지 못했습니다. 매트릭스 곱셈을위한 매퍼 (mapper) 및 리듀서 (reducer) 함수의 개념을 나에게 줄 수 있습니까? 미리 감사드립니다.

나는 (플러스는 소스 코드 포함)이 제공이 link

Answer 1

링크 아무것도 등이 명확 설명 읽어 보시기 바랍니다. 여전히 연산의 개념에 어려움을 겪고 있다면 행렬/선형 대수학에 대해 더 자세히 읽어야 할 것입니다. 따라서 기본 수학을 이해할 수 있습니다.

Answer 2

생각은 행렬 곱셈을 Strassen Algorithm과 같은 부분 문제로 분해 한 다음 해당 하위 문제를 여러 컴퓨터로 보낼 수 있다는 것입니다. 이러한 하위 문제가 완료되면 서로 다른 하위 문제를 함께 매트릭스로 합산하여 처리 할 수도 있습니다. Mapreduce를 사용하는 핵심은 기본적으로 모든 하위 문제를 병렬로 계산할 수 있다는 것입니다. 즉, Mapreduce가 무엇인지에 대한 것입니다. Apache Hama 같은 프레임 워크의

Answer 3

커플은 페이지 랭크 (PageRank)의 implementation 있습니다. Apache Giraph도 Pagerank을 지원합니다. 구글이 대규모 그래프 컴퓨팅 Pregel paper 게시되도록

의 MapReduce는 랭크에 적합하지 않다.