我需要添加存储在两个文件中的两个矩阵。latest1.txt和latest2.txt的内容具有下一个str：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
I am reading those files as follows:
scala> val rows = sc.textFile(“latest1.txt”).map { line => val values = line.split(‘ ‘).map(_.toDouble)
Vectors.sparse(values.length,values.zipWithIndex.map(e => (e._2, e._1)).filter(_._2 != 0.0))
}
scala> val r1 = rows
r1: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector] = MappedRDD[2] at map at :14
scala> val rows = sc.textFile(“latest2.txt”).map { line => val values = line.split(‘ ‘).map(_.toDouble)
Vectors.sparse(values.length,values.zipWithIndex.map(e => (e._2, e._1)).filter(_._2 != 0.0))
}
scala> val r2 = rows
r2: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector] = MappedRDD[2] at map at :14
我想添加r1，r2。因此，有没有办法在Apache-Spark中添加这两个
RDD[mllib.linalg.Vector]。 最佳答案
这实际上是一个好问题。我经常使用mllib进行工作，但没有意识到这些基本的线性代数运算不容易获得。
关键是底层的微风矢量具有您期望的所有线性代数操作-当然包括您具体提到的基本元素明智的加法运算。
但是，通过以下方式对外界隐藏了微风的实现：
[private mllib]
那么，从外部世界/公共API的角度来看，我们如何访问这些原语？
其中一些已经暴露：例如平方和：
/**
* Returns the squared distance between two Vectors.
* @param v1 first Vector.
* @param v2 second Vector.
* @return squared distance between two Vectors.
*/
def sqdist(v1: Vector, v2: Vector): Double = {
...
}
但是，此类可用方法的选择受到限制-并且实际上不包括基本操作，包括逐元素加法，减法，乘法等。
所以这是我能看到的最好的：
将向量转换为微风：
轻松执行向量运算
从微风转换回mllib Vector
这是一些示例代码：
val v1 = Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0)
val v2 = Vectors.dense(4.0, 5.0, 6.0)
val bv1 = new DenseVector(v1.toArray)
val bv2 = new DenseVector(v2.toArray)
val vectout = Vectors.dense((bv1 + bv2).toArray)
vectout: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [5.0,7.0,9.0]