如何通过矩阵乘法来搞懂MapReduce
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(一)
矩阵乘法来理解MapReduce
要求使用计算机计算矩阵相乘(两个矩阵大小超过计算机内存大小)
2. 因为矩阵相乘是指行*列,故可以把第一个矩阵第一行记作A1和另一个矩阵的第一列记作B1,以下类推.....分别推送到一台服务器上去执行行列乘积,(这就对应于MapReduce中Map)如果这个矩阵的大小为100行*100列,那么我们就需要100台机器去并行执行每行每列的计算乘积。如下图:
3 . 各个计算机全部处理完毕后会对各个机器计算的结果进行汇总,最后输出结果。(这就对应于MapReduce中Reduce)。
(二)
使用场景及分析
从上面的计算过程来看MapReduce是采用了各个击破的套路,先把一个大的计算过程,分解成小的计算过程并计算出每个过程的计算结果,最后把各个计算结果合并起来就得到完整的计算结果。不仅可以解决单台机器配置问题,而且可以并行计算,加快计算速度。
MapReduce在数据分析中起着非常重要作用,比如我们需要对用户访问某个URL进行分析,如果没有MapReduce的话我们需要不断串行读取,不断循环分析或者优化后采用多线程也会很复杂,但是有了MapReduce模型之后我们就可以把数据拆分开并行分析处理,最后汇总。特别适合数据量大,存在重复性高,汇总后结果比较小的使用场景。
(三)
由此可以看出MapReduce的道理是非常简单的,主要采用了分治的思想。他也非常符合日常生活常理,当我们做一件比较大的工作时,通常习惯性把一个大任务拆分成多个小任务,然后各个击破处理。
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当前题目:如何通过矩阵乘法来搞懂MapReduce
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