Google cloud dataflow 如何在Google云数据流上高效地执行大型矩阵乘法？

我们需要用一维向量乘以一个大矩阵。大矩阵是稀疏的。在第二种情况下，我们需要将两个大矩阵相乘，这两个矩阵都是稀疏的。在第三种情况下，我们需要乘以两个大矩阵，它们都是稠密的

apachespark似乎为矩阵提供了一种内置的数据类型（包括用于稀疏矩阵的专用数据类型）以及一组非常丰富的矩阵线性代数库（乘法、加法、转置等）

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对于上述三种场景，如何在Google Cloud DataFlow上高效地执行矩阵乘法（或矩阵的其他线性代数运算）？

DataFlow目前本机不支持矩阵运算。也就是说，应该可以像spark一样实施这些操作

对于稀疏矩阵，应该可以按

（x，y）

坐标设置关键帧，然后执行

GroupByKey

对于密集矩阵，可以将矩阵划分为块，使用

GroupByKey

对块进行分组，然后使用本机库（如BLAS）在块上实现乘法

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有关如何在Spark中实现块操作的更多信息，请参阅。

以下内容应适用于数据流。

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