scala错误：无法将构造函数实例化为预期类型；

我正试图在scala中对两个大矩阵进行矩阵乘法。下面是乘法的逻辑：

val res = M_.map( M_ => (M_.j,M_) )
    .join(N_.map( N_ => (N_.j, N_)))
    .map({ case (_, ((i, v), (k, w))) => ((i, k), (v * w)) })
    .reduceByKey(_ + _)
    .map({ case ((i, k), sum) => (i, k, sum) })

M

和

N

是这两类的两个RDD：

case class M_Matrix ( i: Long, j: Long, v: Double )
case class N_Matrix ( j: Long, k: Long, w: Double )

但我得到了以下错误：

---

我在这里做错了什么？

因为您的rdd/数据帧包含与元组不匹配的

M_矩阵

和

N_矩阵

对象。像这样的方法应该会奏效：

val res = M_.map( M_ => (M_.j,M_) )
    .join(N_.map( N_ => (N_.j, N_)))
    .map{ case (_, (m_matrix, n_matrix)) => ((m_matrix.i, n_matrix.k), m_matrix.v * n_matrix.w)}
    .reduceByKey(_ + _)
    .map{ case ((i, k), sum) => (i, k, sum)}

---

比使用case类更好的解决方案是使用

MatrixEntry

：

import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.MatrixEntry

在构建RDD时，使用它而不是

M_矩阵

和

N_矩阵

，然后

连接

可以如下所示：

val res = M_.map( M_ => (M_.j,M_) )
    .join(N_.map( N_ => (N_.i, N_)))
    .map{ case (_, (m_matrix, n_matrix)) => ((m_matrix.i, n_matrix.j), m_matrix.value * n_matrix.value)}
    .reduceByKey(_ + _)
    .map{ case ((i, k), sum) => MatrixEntry(i, k, sum)}

---

这将导致出现一个RDD[MatrixEntry]，与加入的两个相同。

请在问题中添加更多代码。如何创建

M_

和

N_

矩阵以及

M_矩阵和
N_矩阵的定义。我添加了我认为正确的定义（来自另一个问题）。这是构建rdd的正确方法吗？val M_u=sc.textFile（args（0））.map{line=>val a=line.split（“，”）MatrixEntry（a（0）.toLong，a（1）.toLong，a（2）.toDouble）}@AvinashGayam，如果您有一个csv文件作为该方法的输入，那么它应该工作。你试过了吗？