这篇文章将为大家详细讲解有关Spark中怎么实现矩阵相乘操作，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
1,Pom.xml引入 Spark-Mllib 类库
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
<!-- 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>这里需要注意，因为我们需要使用相关API，所以这里<scope>runtime</scope>这句要去掉，使用默认的依赖方式就行了
<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);
} 关于Spark中怎么实现矩阵相乘操作就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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