Я пытаюсь создать код для алгоритма ранжирования страниц, и основная сложность заключается в том, чтобы эффективно решить матричное умножение, но я не понял, как выполнить эту задачу, я прочитал несколько статей об этом, но это выходит за рамки моего диапазона. . Я не понял концепции, которую он применяет. Итак, можете ли вы дать мне концепцию функции отображения и редуктора для умножения матриц. Заранее спасибо.
Я прочитал эту ссылку
Идея состоит в том, что вы можете разбить умножение матриц на подзадачи с помощью чего-то вроде алгоритма Штрассена, а затем отправить эти подзадачи на кучу разных компов. После того, как эти подзадачи будут решены, можно также заняться суммированием различных подзадач в самой матрице. Ключ к использованию Mapreduce заключается в том, что все подзадачи могут быть вычислены параллельно, для чего и предназначен Mapreduce.
Несколько фреймворков, таких как Apache Hama, имеют реализация PageRank. Apache Giraph также поддерживает PageRank.
MapReduce плохо подходит для PageRank, поэтому Google опубликовал Бумага Pregel для крупномасштабных графических вычислений.
Предоставленная вами ссылка объясняет это предельно ясно (плюс включает исходный код). Если вы все еще боретесь с понятиями операций, то вам, вероятно, следует начать с чтения еще немного о матричной/линейной алгебре, чтобы вы поняли лежащую в основе математику.
