hadoop矩阵乘法源码

1. 使用MapReduce进行数据密集型文本处理
2. 使用MapReduce进行数据密集型文本处理-本地聚合第二部分

共现矩阵可以描述为事件的跟踪，并且在一定的时间或空间窗口下，似乎还会发生其他事件。 出于本文的目的，我们的“事件”是文本中找到的单个单词，我们将跟踪“窗口”中相对于目标单词的位置出现的其他单词。 例如，考虑短语“快速的棕色狐狸跳过了懒狗”。 窗口值为2时，单词“ jumped”的同时出现为[brown，fox，over，the]。 同现矩阵可以应用于需要调查“此”事件何时发生，其他事件似乎同时发生的其他区域。 为了构建我们的文本共现矩阵，我们将使用MapReduce实现数据密集型文本处理的第3章中的“对和条纹”算法。 用来创建我们共现矩阵的正文是威廉·莎士比亚的集体著作。

对

实施配对方法很简单。 对于调用map函数时传递的每一行，我们将在空格处分割以创建一个String Array。 下一步将是构造两个循环。 外循环将遍历数组中的每个单词，而内循环将遍历当前单词的“邻居”。 内部循环的迭代次数由捕获当前单词邻居的“窗口”的大小决定。 在内部循环的每个迭代的底部，我们将发出一个WordPair对象（由左侧的当前单词和右侧的相邻单词组成）作为键，并计数1作为值。 这是Pairs实现的代码：

public class PairsOccurrenceMapper extends Mapper<LongWritable, Text, WordPair, IntWritable> {private WordPair wordPair = new WordPair();private IntWritable ONE = new IntWritable(1);@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {int neighbors = context.getConfiguration().getInt('neighbors', 2);String[] tokens = value.toString().split('\\s+');if (tokens.length > 1) {for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {wordPair.setWord(tokens[i]);int start = (i - neighbors < 0) ? 0 : i - neighbors;int end = (i + neighbors >= tokens.length) ? tokens.length - 1 : i + neighbors;for (int j = start; j <= end; j++) {if (j == i) continue;wordPair.setNeighbor(tokens[j]);context.write(wordPair, ONE);}}}}
}

Pairs实现的Reducer将简单地将给定WordPair键的所有数字相加：

public class PairsReducer extends Reducer<WordPair,IntWritable,WordPair,IntWritable> {private IntWritable totalCount = new IntWritable();@Overrideprotected void reduce(WordPair key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int count = 0;for (IntWritable value : values) {count += value.get();}totalCount.set(count);context.write(key,totalCount);}
}

条纹

实现共现的条带化方法同样简单。 方法是相同的，但是所有“邻居”字都是在HashMap中收集的，其中邻居字为键，整数计数为值。 当已经为给定单词（外部循环的底部）收集了所有值时，将发出单词和哈希图。 这是我们的Stripes实现的代码：

public class StripesOccurrenceMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,MapWritable> {private MapWritable occurrenceMap = new MapWritable();private Text word = new Text();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {int neighbors = context.getConfiguration().getInt('neighbors', 2);String[] tokens = value.toString().split('\\s+');if (tokens.length > 1) {for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {word.set(tokens[i]);occurrenceMap.clear();int start = (i - neighbors < 0) ? 0 : i - neighbors;int end = (i + neighbors >= tokens.length) ? tokens.length - 1 : i + neighbors;for (int j = start; j <= end; j++) {if (j == i) continue;Text neighbor = new Text(tokens[j]);if(occurrenceMap.containsKey(neighbor)){IntWritable count = (IntWritable)occurrenceMap.get(neighbor);count.set(count.get()+1);}else{occurrenceMap.put(neighbor,new IntWritable(1));}}context.write(word,occurrenceMap);}}}
}

由于我们需要迭代一组地图，然后针对每个映射，遍历该映射中的所有值，因此使用“ Reducer for Stripes”方法要稍微复杂一些：

public class StripesReducer extends Reducer<Text, MapWritable, Text, MapWritable> {private MapWritable incrementingMap = new MapWritable();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<MapWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {incrementingMap.clear();for (MapWritable value : values) {addAll(value);}context.write(key, incrementingMap);}private void addAll(MapWritable mapWritable) {Set<Writable> keys = mapWritable.keySet();for (Writable key : keys) {IntWritable fromCount = (IntWritable) mapWritable.get(key);if (incrementingMap.containsKey(key)) {IntWritable count = (IntWritable) incrementingMap.get(key);count.set(count.get() + fromCount.get());} else {incrementingMap.put(key, fromCount);}}}
}

结论

查看这两种方法时，我们可以发现Pairs算法与Stripes算法相比将生成更多的键值对。 而且，“对”算法捕获每个单独的同现事件，而“条纹”算法捕获给定事件的所有同现事件。 成对和条纹实现都将受益于使用组合器。 因为两者都会产生可交换的结果和关联的结果，所以我们可以简单地将每个Mapper的Reducer用作合并器。 如前所述，创建共现矩阵不仅适用于文本处理，而且还适用于其他领域，并且代表了有用的MapReduce算法。 谢谢你的时间。

资源资源

• Jimmy Lin和Chris Dyer 使用MapReduce进行的数据密集型处理
• Hadoop： Tom White 的权威指南
• 来自博客的源代码和测试
• Hadoop API
• MRUnit用于单元测试Apache Hadoop映射减少工作

参考：来自我们的JCG合作伙伴 Bill Bejeck（来自Random Thoughts On Coding博客）的Hadoop计算共生矩阵 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/11/calculating-a-co-occurrence-matrix-with-hadoop.html

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