基于Hadoop的大矩阵乘法处理方法

• 作者: 孙远帅 官新均 林琛 陈垚
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大矩阵 矩阵乘法 矩阵运算 MapReduce Hadoop 并行计算 海量数据
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 2013年全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2013)
• 页码范围: 3339-3344,3358
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TP311
• 字数: 8061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.12.3339

摘要

目前的矩阵乘法算法无法处理大规模和超大规模的矩阵,而随着MapReduce编程框架的提出,并行处理矩阵乘法成为解决大矩阵运算的主要手段.总结了矩阵乘法在MapReduce编程模型上的并行实现方法,并提出了实现高性能大矩阵乘法的策略——折中单个工作节点的计算量和需要网络传输的数据量.实验证明,并行实现算法在大矩阵上明显优于传统的单机算法,而且随着集群中节点数目的增多,并行算法会表现出更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林琛	厦门大学信息科学与技术学院	19	447	7.0	19.0
5	孙远帅	厦门大学信息科学与技术学院	3	19	2.0	3.0
6	陈垚	厦门大学信息科学与技术学院	3	19	2.0	3.0
7	官新均	厦门大学信息科学与技术学院	2	18	2.0	2.0