Apache Spark中RowMatrix和Matrix之间的区别？

Question

我想知道Apache Spark中可用的RowMatrix和Matrix类之间的基本区别。

Answer 1

这里有一个更精确的问题是mllib.linalg.Matrix和mllib.linalg.distributed.DistributedMatrix之间有什么区别。

• Matrix是一个特征，代表驻留在单个计算机内存中的局部矩阵 。 现在有两个基本实现： DenseMatrix和SparseMatrix 。
• DistributedMatrix是一个特征，代表建立在RDD之上的分布式矩阵 。 RowMatrix是DistributedMatrix的子类，它以行方式存储数据，而没有有意义的行顺序。 DistributedMatrix还有其他实现（例如IndexedRowMatrix ， CoordinateMatrix和BlockMatrix ），每个实现都有自己的存储策略和特定的方法集。 参见例如Apache Spark中的矩阵乘法

Answer 2

这将归结为您所使用的语言/框架/学科的惯用法，但是在计算机科学中，数组是“事物”的一维“列表”，可以通过它们在目录中的位置来引用。清单。 列表中可以包含的内容之一是另一个数组，该数组使您可以创建数组的数组（数组的数组...），从而为您提供任意大尺寸的数据集。

矩阵来自线性代数，是数据的二维表示（可以用数组数组表示），带有一组强大的数学运算，可让您以有趣的方式操作数据。 尽管数组的大小可以变化，但是通常根据要执行的特定操作类型知道矩阵的宽度和高度。

矩阵在3D图形和物理引擎中被广泛使用，因为矩阵是一种快速，便捷的方式来表示三维对象的变换和加速度数据。

数组：齐次元素的集合。

矩阵：一个简单的行和列的东西。

两者在不同的空间中是不同的事物。 但是在计算机编程中，一维数组的集合可以称为矩阵。 您可以用矩阵形式表示二维数组（即，单维数组的集合）。

例

A [2] [3]：这意味着A是2个单维数组的集合，每个数组的大小为3。

A [1,1] A [1,2] A [1,3] //这是一维数组

A [2,1] A [2,2] A [2,3] //这是另一个一维数组

//集合是一个多维或二维数组。