MLlib 支持存放在单机上的本地向量和矩阵，也支持通过多个RDD实现的分布式矩阵。因此MLlib的数据类型主要分为两大类：一个是本地单机向量；另一个是分布式矩阵。下面分别介绍一下这两大类都有哪些类型：

1、Local vector（本地向量）

（1）Vector

　　最基本的类型是Vector，该类型索引是从0开始的整型类型，值类型是double类型。并提供了两个实现：DenseVector and SparseVector。但是一把情况下都是推荐使用工厂方法来创建Vector。如下所示：

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}

// Create a dense vector (1.0, 0.0, 3.0).
val dv: Vector = Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0)
// Create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its indices and values corresponding to nonzero entries.
val sv1: Vector = Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0))
// Create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its nonzero entries.
val sv2: Vector = Vectors.sparse(3, Seq((0, 1.0), (2, 3.0)))

 

（2）LabeledPoint

　　LabeledPoint类型一般用于有监督的学习算法当中，因为该类型会标记对应的标签。并且第一个参数就是标签，第二个参数是一个vector类型的数据。

val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))

 

（3）Local matrix

　　Local matrix是有一个int类型的行索引和列索引，和double类型的值。并且存储在单机。Local matrix最基本的类型是Matrix ，也提供了两个实现类型：DenseMatrix, and SparseMatrix。但是依伴推荐使用工厂方法：Matrices 。 如下所示：

    val dm: Matrix = Matrices.dense(3, 2, Array(1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 6.0))
    val sm: Matrix = Matrices.sparse(3, 2, Array(0, 1, 3), Array(0, 2, 1), Array(9, 6, 8))

 

2、Distributed matrix（分布式矩阵）

（1）RowMatrix

　　RowMatrix矩阵是一个基于行的，且没有索引的一个分布式矩阵，它的所有行组成一个RDD，它的每一行是一个local Vector。由于它的行类型是Local Vector，所以它的列应该是有限的。因为它必须能保证能够存储在一台机器内。如下所示：

    val rows = sc.textFile("/user/liujiyu/spark/mldata1.txt")
      .map(_.split(' ') //     转换为RDD[Array[String]]类型
        .map(_.toDouble)) //            转换为RDD[Array[Double]]类型
      .map(line => Vectors.dense(line)) //转换为RDD[Vector]类型

    // Create a RowMatrix from an RDD[Vector].
    val mat: RowMatrix = new RowMatrix(rows)

 

（2）IndexedRowMatrix

　　IndexedRowMatrix类型与RowMatrix类型相似，但是IndexedRowMatrix拥有强大的行索引。IndexedRowMatrix能够由RDD[IndexedRow]创建，而IndexedRow是由（Long,Vector）封装。

val rows1 = sc.textFile("/user/liujiyu/spark/mldata1.txt")
      .map(_.split(' ') //     转换为RDD[Array[String]]类型
        .map(_.toDouble)) //            转换为RDD[Array[Double]]类型
      .map(line => Vectors.dense(line)) //转换为RDD[Vector]类型
      .map((vc) => new IndexedRow(vc.size, vc)) //IndexedRow 带有行索引的矩阵，初始化的参数，列数和每一行的vector

val irm = new IndexedRowMatrix(rows1)

 

（3）CoordinateMatrix（坐标矩阵）

　　CoordinateMatrix是一个分布式矩阵，它是由Entry组成的一个RDD，每一个Entry是由（i:Long，j:Long，value:Double）封装。这里的i表示的是行索引，j表示的是列索引，value表示的对应的值。CoordinateMatrix能够通过RDD[MatrixEntry]来创建。如果矩阵是非常大的而且稀疏，坐标矩阵一定是最好的选择。坐标矩阵则是通过RDD[MatrixEntry]实例创建，MatrixEntry是(long,long.Double)封装形式。如下所示：

对应的矩阵文件mldata1.txt：
                  1 1 4
                  2 6 2
                  1 3 4
                  2 3 4
                  2 8 1
                  3 2 4
                  5 1 3
读取该文件，并初始化为CoordinateMatrix：

val rows2 = sc.textFile("/user/liujiyu/spark/mldata1.txt")
      .map(_.split(' ') //     转换为RDD[Array[String]]类型
  //      .map(_.toDouble)) //            转换为RDD[Array[Double]]类型
      .map(m => (m(0).toLong, m(1).toLong, m(2).toDouble))
      .map((vc) => new MatrixEntry(vc._1, vc._2, vc._3)) //IndexedRow 带有行索引的矩阵，初始化的参数，列数和每一行的vector

    val cm = new CoordinateMatrix(rows2)

 

（4）BlockMatrix

　　BlockMatrix是一个分布式矩阵，它是由MatrixBlocks组成的一个RDD 。这里的MatrixBlocks是由字典类型（（Int，Int），Matrix）组成。这里（Int,Int）是block的索引，Matrix是这个给定的尺寸rowsPerBlock x colsPerBlock的子矩阵。

　　BlockMatrix能够容易通过IndexedRowMatrix or CoordinateMatrix的toBlockMatrix方法来创建。toBlockMatrix方法默认创建的blocks的大小是1024*1024。用户可以通过传递参数的方式来改变这个blocks的大小，如：toBlockMatrix(rowsPerBlock, colsPerBlock)。

    //A BlockMatrix can be most easily created from an IndexedRowMatrix or CoordinateMatrix by calling toBlockMatrix.
    
    val matA: BlockMatrix = cm.toBlockMatrix().cache()

    // Validate whether the BlockMatrix is set up properly. Throws an Exception when it is not valid.
    // Nothing happens if it is valid.
    matA.validate()

    // Calculate A^T A.
    val ata = matA.transpose.multiply(matA)