MapReduce实现大矩阵乘法

引言

何为大矩阵？Excel、SPSS，甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难，需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算（如转置、加法、乘法、求逆）的矩阵，我们认为其可被称为大矩阵。这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的、经常是千万级的、有时是亿万级的。举个形象的栗子。至2012年12月底，新浪微博注册用户数超5亿，日活跃用户4629万[1]，如果我们要探索这4000多万用户可以分成哪些类别，以便深入了解用户共同特征，制定精准营销策略，势必要用到聚类相关的算法（比如新浪大牛张俊林就利用聚类算法来挖掘新浪微博中的兴趣圈子[2]），而聚类算法都需要构造用户两两之间的关系，形成n*n的矩阵，称为相似度矩阵。新浪微博这个例子中，这个矩阵的维度是4000万*4000万。

大矩阵乘法为何重要？这个时代（我就不说那个被媒体用烂了的恶心词汇了），在海量数据中淘金，已是各大互联网公司的既定目标，亚马逊是数据化运营的成功典范，Google、百度投巨资用于对海量数据进行深度学习（Deep Learning）研究，阿里把数据与平台、金融并列成为未来三大战略。话扯得有点大而远，但任何伟大的战略，最终都要落地到非常细粒度的具体操作上。我们想在海量数据中淘到金子，强大的挖掘工具是必不可少的，而诸如回归、聚类、主成分分析、决策树等数据挖掘算法常常涉及大规模矩阵运算。这其中，大矩阵乘法具有较大的时间消耗，是算法的瓶颈。张俊林的文章[2]用到了谱聚类算法，其中有个重要步骤是将相似度矩阵转换为拉普拉斯矩阵，这就需要用到大矩阵乘法。很酷有没有！大矩阵乘法运算可以从根基上影响数据战略的实施，它比那些大而空的废话重要千百万倍。

我们将使用MapReduce来分布式计算大矩阵乘法。伟大导师黑格尔告诉我们，量变导致质变。当所操作的矩阵维度达到百万、千万级时，会产生亟待攻克的新问题：

大矩阵如何存储？
计算模型如何设计？
矩阵维度如何传递给乘法运算？

第3个问题看似与矩阵的“大”无关，但实际上，当矩阵规模巨大时，我们就不太可能像对待小规模矩阵一样将整个矩阵读入内存、从而在一个job中就判断出其维度，而是需要分开成为两个job，第一个job专注于计算矩阵维度并存入全局变量，传递给第二个job做乘法运算。MapReduce中全局变量的传递，可以专门写一篇长文来讨论，本文中我们假定矩阵维度已知，并在代码中写死，从而先着眼于解决前两个问题。

数据准备

为了方便说明，举两个矩阵作为示例：

，

容易看出，

矩阵，

是一个

矩阵，我们能够算出：

这三个矩阵当然不大，但作为示例，它们将暂时享受大矩阵的待遇。

存储方式

理论上，在一个文件中存储4000万*4000万的矩阵当然是可以的，但非常失之优雅，因为这意味着在一条记录中挤下4000万个变量的值。

我们注意到，根据海量数据构造的矩阵，往往是极其稀疏的。比如4000万*4000万的相似度矩阵，一般来说，如果平均每个用户和1万个用户具有大于零的相似度，常识告诉我们，这样的关系网络已经非常密集了（实际网络不会这样密集，看看自己的微博，被你关注的、评论过的、转发过的对象，会达到1万个吗？）；但对于4000万维度的矩阵，它却依然是极度稀疏的。

因此，我们可以采用稀疏矩阵的存储方式，只存储那些非零的数值。具体而言，存储矩阵的文件每一条记录的结构如下：

其中，第一个字段

为行标签，第二个字段

为列标签，第三个字段值为

。

比如矩阵

在HDFS中存储为

1     1     1
1     2     2
1     3     3
2     1     4
2     2     5
3     1     7
3     2     8
3     3     9
4     1     10
4     2     11
4     3     12

矩阵

存储为

1     1     10
1     2     15
2     2     2
3     1     11
3     2     9

注意到

，

，这样的值不会在文件中存储。

计算模型

回顾一下矩阵乘法。

设

，

，那么

矩阵乘法要求左矩阵

的列数与右矩阵

的行数相等，

的矩阵

，与

的矩阵

相乘，结果为

的矩阵

。

现在我们来分析一下，哪些操作是相互独立的（从而可以进行分布式计算）。很显然，

的计算和

的计算是互不干扰的；事实上，

中各个元素的计算都是相互独立的。这样，我们在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

；

的其他元素的计算同理。

我们还需要注意，

会被

、

……

的计算所使用，

会被

、

……

的计算所使用。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

的元素，则需要存储成

个<key, value>对，并且这

个key互不相同；如果该记录是

的元素，则需要存储成

个<key, value>对，同样的，

个key也应互不相同；但同时，用于计算

的、存放

、

……

和

、

……

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。

经过以上分析，整个计算过程设计为：

（1）在Map阶段，把来自表

的元素

，标识成

条<key, value>的形式。其中

，

；把来自表

的元素

，标识成

条<key, value>形式，其中

，

。

于是乎，在Map阶段，我们实现了这样的战术目的：通过key，我们把参与计算

的数据归为一类。通过value，我们能区分元素是来自

还是

，以及具体的位置。

（2）在Shuffle阶段，相同key的value会被加入到同一个列表中，形成<key, list(value)>对，传递给Reduce，这个由Hadoop自动完成。

（3）在Reduce阶段，有两个问题需要自己问问：

当前的<key, list(value)>对是为了计算的哪个元素？
list中的每个value是来自表或表的哪个位置？

第一个问题可以从key中获知，因为我们在Map阶段已经将key构造为

形式。第二个问题，也可以在value中直接读出，因为我们也在Map阶段做了标志。

接下来我们所要做的，就是把list(value)解析出来，来自

的元素，单独放在一个数组中，来自

的元素，放在另一个数组中，然后，我们计算两个数组（各自看成一个向量）的点积，即可算出

的值。

示例矩阵

和

相乘的计算过程如下图所示：

代码

主要代码如下：

[java] view plaincopyprint?

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Progressable;
public class Bigmmult {
public static final String CONTROL_I = "\u0009";
public static final int MATRIX_I = 4;
public static final int MATRIX_J = 3;
public static final int MATRIX_K = 2;
public static String makeKey(String[] tokens, String separator) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
boolean isFirst = true;
for (String token : tokens) {
if (isFirst)
isFirst = false;
else
sb.append(separator);
sb.append(token);
}
return sb.toString();
}
public static class MapClass extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public static HashMap<String , Double> features = new HashMap<String, Double>();
public void configure(JobConf job) {
super.configure(job);
}
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output,
Reporter reporter) throws IOException, ClassCastException {
// 获取输入文件的全路径和名称
String pathName = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();
if (pathName.contains("m_ys_lab_bigmmult_a")) {
String line = value.toString();
if (line == null || line.equals("")) return;
String[] values = line.split(CONTROL_I);
if (values.length < 3) return;
String rowindex = values[0];
String colindex = values[1];
String elevalue = values[2];
for (int i = 1; i <= MATRIX_K; i ++) {
output.collect(new Text(rowindex + CONTROL_I + i), new Text("a#"+colindex+"#"+elevalue));
}
}
if (pathName.contains("m_ys_lab_bigmmult_b")) {
String line = value.toString();
if (line == null || line.equals("")) return;
String[] values = line.split(CONTROL_I);
if (values.length < 3) return;
String rowindex = values[0];
String colindex = values[1];
String elevalue = values[2];
for (int i = 1; i <= MATRIX_I; i ++) {
output.collect(new Text(i + CONTROL_I + colindex), new Text("b#"+rowindex+"#"+elevalue));
}
}
}
}
public static class Reduce extends MapReduceBase
implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int[] valA = new int[MATRIX_J];
int[] valB = new int[MATRIX_J];
int i;
for (i = 0; i < MATRIX_J; i ++) {
valA[i] = 0;
valB[i] = 0;
}
while (values.hasNext()) {
String value = values.next().toString();
if (value.startsWith("a#")) {
StringTokenizer token = new StringTokenizer(value, "#");
String[] temp = new String[3];
int k = 0;
while(token.hasMoreTokens()) {
temp[k] = token.nextToken();
k++;
}
valA[Integer.parseInt(temp[1])-1] = Integer.parseInt(temp[2]);
} else if (value.startsWith("b#")) {
StringTokenizer token = new StringTokenizer(value, "#");
String[] temp = new String[3];
int k = 0;
while(token.hasMoreTokens()) {
temp[k] = token.nextToken();
k++;
}
valB[Integer.parseInt(temp[1])-1] = Integer.parseInt(temp[2]);
}
}
int result = 0;
for (i = 0; i < MATRIX_J; i ++) {
result += valA[i] * valB[i];
}
output.collect(key, new Text(Integer.toString(result)));
}
}
}

上帝惊叹细节。