如今是大数据的时代，数据呈指数型增长，那么如何利用这些数据？离不开大数据计算，今天小普给大家介绍的是：Spark的分布式计算框架，它能很好地适配大数据场景下的计算任务。

【相似度计算】是金融领域或商品推荐等领域的常见需求，如果需要计算M个用户两两之间的相似度情况，若用户特征个数为N。

如果采用循环遍历的计算方式，我们需要计算M*(M-1)次才能得到两两用户之间的相似度情况。

而如果我们采用矩阵计算的方式，只需构造一个M*N维的矩阵A，

做一些简单的矩阵运算：

运算的结果矩阵元素的下标，就对应这用户与用户之间的欧式距离情况，如元素A32, 便是用户3和用户2的欧式距离。在数据量较大的情况，相较于循环遍历的方法，矩阵运算可以节省很多时间。

然而，大数据场景下，数据量经常会变得非常极端，如：

要计算1亿个用户两两之间的相似度，哪怕用户的特征维度仅为5，也需要构造一个100,000,000*5 的矩阵。而矩阵计算过程中的中间矩阵，如

A*AT

会得到100,000,000*100,000,000 的中间矩阵

如果直接进行内存运算的话，大概需要9094Tb 的内存，势必会导致内存溢出。

Spark 的分布式矩阵为上述大数据场景提供了一种可行的解决方案，在介绍分布式矩阵之前，需要先介绍Spark.mllib中的矩阵特质。

Spark的spark.mlib.linalg.distributed所使用的分布式矩阵，使得开发人员可以根据不同的场景、不同的计算需求，将用于计算的矩阵进行拆分，利用map-reduce的思想将整块矩阵的计算map成子矩阵的操作，从而得以在一个矩阵的计算步中，矩阵各部分在不同的计算单元上同步进行，最终将结果reduce汇总，从而得到计算结果。

在介绍分布式矩阵之前，需要先介绍Spark的本地矩阵

LocalMatrix

其中本地矩阵主要可以分为DenseMatrix（稠密矩阵）与SparseMatrix（稀疏矩阵）

DenseMatrix（稠密矩阵）

mlib中存储稠密矩阵的形式只有两种，都需要给定行数和列数，以及数值数组，而后分为按列主序存储（默认）和按行主序存储

图引用自csdn

稠密矩阵就是我们平时常见的矩阵储存方式，通常我们把每一个样本的特征，以行向量的形式存储在矩阵之中。

SparseMatrix（稀疏矩阵）

稀疏矩阵的概念主要是为了区分与稠密矩阵，在现实场景中，由于数据本身的特质（抑或数据缺失等各种原因），会存在矩阵中含0元素非常多的情况。

这时，采用SparseMatrix，仅存储矩阵中的非0元素，便能用较少的空间描述矩阵的本质。

mlib中的SparseMatrix稀疏矩阵以列起始号、行号、元素数值三个数组进行存储，具体的构造方法在之后的内容中将体现，我们先以一张示意图看一下mlib是如何以稀疏矩阵的形式存储矩阵的：

图引用自csdn

DistributedMatrix

spark.mlib.linalg.distributed 中主要包含四种矩阵存储形式类，分别是RowMatrix类、IndexedRowMatrix类、CoordinateMatrix类和BlockMatrix类。下面

RowMatrix类与IndexedRowMatrix类

RowMatrix类与IndexedRowMatrix类相似，矩阵存储时都需要给定行数和列数，以及数值数组，而后分为按列主序存储（默认）和按行主序存储。

但与本地的DenseMatrix不同的是，RowMatrix与IndexedRowMatrix会把一整个完整地矩阵按行进行切分，把一个矩阵分布式地存储与若干个机器之中。

但是，当样本的特征维度过于巨大时（如：行向量Va=（x1,x2,x3...x1,000,000,000）1*1,000,000,000），RowMatrix与IndexedRowMatrix存储形式仍然会有内存溢出的风险。

CoordinateMatrix类

Spark中CoordinateMatrix类的存储方式与本地SparseMatrix的存数形式类似，以始号、行号、元素数值三个数组进行存储，不同的是COordinateMatrix会对稀疏矩阵进行分布式存储。

由于CoordinateMatrix是以三元组的形式进行数据存储，因此，相较于RowMatrix，不容易出现内存溢出的情况。

BlockMatrix类

BlockMatrix是分布式矩阵存储中最常用的类型，它将矩阵按行列分块存储。基于BlockMatrix，

借用BlockMatrix，Spark可以把一个巨大的矩阵拆分为若干个子矩阵。

在矩阵乘法A x B中，分块矩阵乘法结果矩阵中每个子矩阵是A的一个行分块与B的一个列分块相乘得到的结果，而在Spark的mlib中，两个矩阵乘法所产生的task数正是这行列相乘的次数，即将每一个行列相乘在一个计算单元上处理，如果A的行列分块数是m x n，B的行列分块数是n x k，则task的个数，也就是并行度为m x k，当引入 numMidDimSplits 后并行度增加为m x k x numMidDimSplits，实则对A的行子矩阵与B的列子矩阵进行矩阵乘时，再按 numMidDimSplits 的个数对A的行子矩阵和B的列子矩阵进行拆分，从而将每一个A的行子矩阵和B的列子矩阵的乘法拆分成 numMidDimSplits 个矩阵乘法，通过对A的列索引对 numMidDimSplits 取余和B的行索引对 numMidDimSplits 取余可以得到每个子矩阵在再次拆分后的每个计算子块中的下标，实现对矩阵乘法运算更大的并行加速。如下图所示：

通过调整 numMidDimSplits的值对分布式并行矩阵乘法再次分块并行，从而使得并行度增加。

灵活应用Spark的LocalMatrix和DistributedMatrix，可以有避免大数据运算中容易面临内存溢出、运算过慢的情况。

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