使用Spark进行矩阵相乘操做(JAVA版)

      最近项目中由于要用到大矩阵之间的相乘操做，若是使用java来写的话数据量上来以后会很是消耗资源,所以考虑使用spark来进行计算处理，网上查找资料正好找到了Spark的机器学习库Spark-Mllib里面有一些矩阵的操做,所以拿来进行测试，可是由于主程序是java程序,网上找到了一些写法也都是scala的 并且没有具体的相乘的例子，只有一些原理介绍，本人之前也没学过线性数学相关的知识，看的一脸懵逼，没办法本身慢慢对照梳理带上连蒙带猜的，总算有了一些小小的成果，在此分享下最后的结果以及踩过的坑.

1,Pom.xml引入 Spark-Mllib 类库

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

这里须要注意，由于咱们须要使用相关API，因此这里<scope>runtime</scope>这句要去掉，使用默认的依赖方式就好了

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

2,代码

public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Mllib-test").setMaster("local");
		JavaSparkContext jpc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		double[][] data = new double[4][4] ;
		data[0][0] = 0.0;
		data[0][1] = 2.0;
		data[0][2] = 3.0;
		data[0][3] = 4.0;
		
		data[1][0] = 1.0;
		data[1][1] = 3.0;
		data[1][2] = 4.0;
		data[1][3] = 5.0;
		
		data[2][0] = 2.0;
		data[2][1] = 4.0;
		data[2][2] = 5.0;
		data[2][3] = 6.0;
		
		data[3][0] = 3.0;
		data[3][1] = 5.0;
		data[3][2] = 6.0;
		data[3][3] = 7.0;
		
		JavaRDD<IndexedRow> rdd=jpc.parallelize(Arrays.asList(data)).map(f->{
			long key = new Double(f[0]).longValue();
			double[] value = new double[f.length-1];
			for(int i = 1;i<f.length;i++) {
				value[i-1] = f[i];
			}
			return new IndexedRow(key,Vectors.dense(value));
		});
		BlockMatrix block = new IndexedRowMatrix(rdd.rdd()).toBlockMatrix(2, 2);
		
		double[][] data1 = new double[3][3] ;
		data1[0][0] = 0.0;
		data1[0][1] = 100.0;
		data1[0][2] = 10.0;
		
		data1[1][0] = 1.0;
		data1[1][1] = 10.0;
		data1[1][2] = 100.0;
		
		data1[2][0] = 2.0;
		data1[2][1] = 1.0;
		data1[2][2] = 1000.0;

		JavaRDD<IndexedRow>  rdd1 = jpc.parallelize(Arrays.asList(data1)).map(f->{
			long key = new Double(f[0]).longValue();
			double[] value = new double[f.length-1];
			for(int i = 1;i<f.length;i++) {
				value[i-1] = f[i];
			}
			return new IndexedRow(key,Vectors.dense(value));
		});
		BlockMatrix block1 = new IndexedRowMatrix(rdd1.rdd()).toBlockMatrix(2, 2);
		block = block.multiply(block1);


	}

注意: 由于使用的是IndexedRowMatrix，因此矩阵的第一列为矩阵行号,并且行号这个要严谨0开始的自增数字,必定要切记，我就在此吃了很大的亏.