如何访问直接在星火CoordinateMatrix条目？

问题描述

我要存储用星火大稀疏矩阵，
所以我试图用 CoordinateMatrix ，因为它是一个分布式的矩阵。

I want to store a big sparse matrix using Spark, so I tried to use CoordinateMatrix, since it is a distributed matrix.

不过，我还没有找到一种方法来访问每个条目直接像这样的方式：

However, I have not found a way to access each entry directly such as this way:

apply(int x, int y)

我只找到了功能，如：

I only found the functions like:

public RDD<MatrixEntry> entries()

在这种情况下，我不得不遍历所有的条目，以找出一个我想，这是不是有效的方法。

In this case, I have to loop over the entries to find out the one I want, which is not efficient way.

有没有人使用 CoordinateMatrix 过吗？

我应该怎么做才能得到每个条目 CoordinateMatrix 高效？

What should I do to get each entry from CoordinateMatrix efficiently?

推荐答案

简短的答案是你不知道。 RDDS和 CoordinateMatrix 或多或少是围绕包装RDD [MatrixEntry] ，不适合进行随机访问。此外RDDS是不可变的，所以你不能简单地修改一个条目。如果这是你的要求，你可能看错技术。

Short answer is you don't. RDDs, and CoordinateMatrix is more or less a wrapper around the RDD[MatrixEntry], are not well suited for random access. Moreover RDDs are immutable so you cannot simply modify a single entry. If it is your requirement you're probably looking at the wrong technology.

有对随机访问一些有限的支持，如果你使用 PairRDD 。如果这样的RDD被划分可以使用查找方法来有效地恢复单个值：

There is some limited support for random access if you use PairRDD. If such a RDD is partitioned you can use lookup method to efficiently recover a single value:

val n = ??? // Number of partitions
val pairs = mat.
    entries.
    map{case MatrixEntry(i, j, v) => ((i, j), v)}.
    partitionBy(new HashPartitioner(n))
pairs.lookup((1, 1))

这篇关于如何访问直接在星火CoordinateMatrix条目？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！