Scala Spark矩阵之外的分布式块矩阵

如何用相同大小的矩阵制作分布式块矩阵

例如，假设A，B是两个2乘2的mllib.linalg.matrix，如下所示

导入org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix，Matrix} 导入org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.BlockMatrix val A:Matrix=Matrix.dense2，2，Array1.0，2.0，3.0，4.0 val B:Matrix=Matrix.dense2，2，Array5.0，6.0，7.0，8.0 val C=新块矩阵？？？ 如何首先从A，B生成RDD[Int，Int，Matrix]，然后从A，B生成分布式块矩阵

我非常感谢您事先提供的任何意见或帮助。

您可以先创建RDD[Int，Int，Matrix]来构建块矩阵

val块：RDD[Int，Int，Matrix]=sc.parallelizeSeq0,0,A,0,1,B 然后将其转换为块矩阵

val blockMatrix:blockMatrix=新BlockMatrixblocks，2,2 这将为您提供一个块矩阵，其形式为[a | B]。

您可以通过首先创建RDD[Int，Int，Matrix]来构造块矩阵

val块：RDD[Int，Int，Matrix]=sc.parallelizeSeq0,0,A,0,1,B 然后将其转换为块矩阵

val blockMatrix:blockMatrix=新BlockMatrixblocks，2,2

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这将为您提供一个块矩阵，其形式为[a | B]。

对！所以我需要先导入org.apache.spark.rdd.rdd并定义块的类型。我只是在使用sc.parallelize，但它不起作用。谢谢。你知道有没有办法从上面的blockMatrix中获取特定的块i，j？你可以通过访问底层块RDD来实现这一点。例如blockMatrix.blocks.filter{case x，y，matrix=>x==i&&y==j}将为您提供一个RDD[Int，Int，matrix]，其中仅包含选定的块。对！所以我需要先导入org.apache.spark.rdd.rdd并定义块的类型。我只是在使用sc.parallelize，但它不起作用。谢谢。你知道有没有办法从上面的blockMatrix中获取特定的块i，j？你可以通过访问底层块RDD来实现这一点。例如，blockMatrix.blocks.filter{case x，y，matrix=>x==i&&y==j}将为您提供一个RDD[Int，Int，matrix]，其中仅包含选定的块。