mllib支援區域性向量和矩陣儲存在單台伺服器，也支援儲存於乙個或者多個rdd的分布式矩陣 。因此，向量和 矩陣，標記點是 spark-mllib基本的資料模型，也是學習sparl-mllib的基礎。區域性向量和區域性矩陣是用作公共介面的最簡單的資料模型。 基本的線性代數運算由breeze提供。
在監督學習中使用的訓練示例在mllib中稱為「標記點」。
乙個區域性向量具有儲存在單個機器上的integer整數型別的基於0的索引和double型別的多個值。mllib支援兩種類
型別的區域性向量：密集（dense）向量和稀疏（sparse）向量。
乙個密集向量基於乙個double陣列來表示其實體值，但是乙個稀疏的向量基於兩個並列的陣列：索引陣列和值陣列。
例如，乙個向量（1.0,0.0,3.0）可以用密集格式表示為[1.0,0.0,3.0] ；
稀疏格式表示為（3，[0,2]，[1.0,3.0]），其中3是 向量的大小，向量的索引下標為0,1,2，索引為0的向量元素值為1.0，索引為0的向量元素值為3.0，而索引為1的向量元素值是預設值0.0。
由此可以看出，稀疏的向量初始化的值不包括預設值和不存在的值，可以節省一部分空間，資料集可以變小；而密集向量是把向量中每乙個元素的值都初始化了，即是某個索引下標的值不存在，也用預設值代替，這樣的好處是清晰明了，但是資料集會比較大。
區域性向量的基本實現類是org.apache.spark.mllib.linalg.vector,spark提供了2中實現：densevector and sparsevector。spark官方推薦使用org.apache.spark.mllib.linalg.vectors類的工廠方法來建立區域性向量。
參考 vector.scala和vectors.scala的docs文件了解詳細的api介紹。
下面我使用spark 的mllib api 就定義乙個密集向量：
import org.apache.spark.mllib.linalg.
// create a dense vector (1.0, 0.0, 3.0).
//建立密集向量
val dv: vector = vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0)
// create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its indices and values corresponding to nonzero entries.
//根據索引陣列和值資料組建立稀疏向量
val sv1: vector = vectors.sparse(3, array(0, 2), array(1.0, 3.0))
// create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its nonzero entries.
//直接根據實體建立稀疏向量
val sv2: vector = vectors.sparse(3, seq((0, 1.0), (2, 3.0)))
mllib支援區域性向量和矩陣儲存在單台伺服器，也支援儲存於乙個或者多個rdd的分布式矩陣 。因此，向量和 矩陣，標記點是 spark-mllib基本的資料模型，也是學習sparl-mllib的基礎。區域性向量和區域性矩陣是用作公共介面的最簡單的資料模型。 基本的線性代數運算由breeze提供。
在監督學習中使用的訓練示例在mllib中稱為「標記點」。
乙個區域性向量具有儲存在單個機器上的integer整數型別的基於0的索引和double型別的多個值。mllib支援兩種類
型別的區域性向量：密集（dense）向量和稀疏（sparse）向量。
乙個密集向量基於乙個double陣列來表示其實體值，但是乙個稀疏的向量基於兩個並列的陣列：索引陣列和值陣列。
例如，乙個向量（1.0,0.0,3.0）可以用密集格式表示為[1.0,0.0,3.0] ；
稀疏格式表示為（3，[0,2]，[1.0,3.0]），其中3是 向量的大小，向量的索引下標為0,1,2，索引為0的向量元素值為1.0，索引為0的向量元素值為3.0，而索引為1的向量元素值是預設值0.0。
由此可以看出，稀疏的向量初始化的值不包括預設值和不存在的值，可以節省一部分空間，資料集可以變小；而密集向量是把向量中每乙個元素的值都初始化了，即是某個索引下標的值不存在，也用預設值代替，這樣的好處是清晰明了，但是資料集會比較大。
區域性向量的基本實現類是org.apache.spark.mllib.linalg.vector,spark提供了2中實現：densevector and sparsevector。spark官方推薦使用org.apache.spark.mllib.linalg.vectors類的工廠方法來建立區域性向量。
參考 vector.scala和vectors.scala的docs文件了解詳細的api介紹。
下面我使用spark 的mllib api 就定義乙個密集向量：
import org.apache.spark.mllib.linalg.
// create a dense vector (1.0, 0.0, 3.0).
//建立密集向量
val dv: vector = vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0)
// create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its indices and values corresponding to nonzero entries.
//根據索引陣列和值資料組建立稀疏向量
val sv1: vector = vectors.sparse(3, array(0, 2), array(1.0, 3.0))
// create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its nonzero entries.
//直接根據實體建立稀疏向量
val sv2: vector = vectors.sparse(3, seq((0, 1.0), (2, 3.0)))
spark mllib 密集向量和稀疏向量
mllib支援區域性向量和矩陣儲存在單台伺服器，也支援儲存於乙個或者多個rdd的分布式矩陣 區域性向量和區域性矩陣是用作公共介面的最簡單的資料模型。基本的線性代數運算由breeze提供。在監督學習中使用的訓練示例在mllib中稱為 標記點 因此，向量和 矩陣，標記點是 spark mllib基本的資...
spark 密集向量和稀疏向量
1 概念 稀疏向量和密集向量都是向量的表示方法 密集向量和稀疏向量的區別 密集向量的值就是乙個普通的double陣列 而稀疏向量由兩個並列的 陣列indices和values組成 例如 向量 1.0,0.0,1.0,3.0 用密集格式表示為 1.0,0.0,1.0,3.0 用稀疏格式表示為 4,0,...
計算密集型和IO密集型
什麼是計算密集型 計算密集型就是計算 邏輯判斷量非常大而且集中的型別，因為主要占用cpu資源所以又叫cpu密集型，而且當計算任務數等於cpu核心數的時候，是cpu執行效率最高的時候。特點 消耗cpu 什麼是io密集型 io密集型就是磁碟的讀取資料和輸出資料非常大的時候就是屬於io密集型 由於io操作...