我想知道Apache Spark中可用的RowMatrix和Matrix类之间的基本区别。
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这里有一个更精确的问题是mllib.linalg.Matrix和mllib.linalg.distributed.DistributedMatrix之间的区别。
Matrix是表示本地矩阵的特征，它位于单个计算机的内存中。目前有两种基本实现：DenseMatrix和SparseMatrix。DistributedMatrix是一种在RDD之上代表分布式矩阵构建的特征。 RowMatrix是DistributedMatrix的子类，它以行方式存储数据，而没有有意义的行排序。还有DistributedMatrix的其他实现（如IndexedRowMatrix，CoordinateMatrix和BlockMatrix），每个实现都有自己的存储策略和特定的方法集。请参阅示例Matrix Multiplication in Apache Spark 答案 1 :(得分：0)
这对于你正在使用的语言/框架/学科的习语有点下降，但在计算机科学中，数组是“事物”的一维“列表”，可以由他们引用在列表中的位置。列表中可以包含的另一个数据是另一个数组，它允许您创建数组数组（数组数组......），为您提供任意大尺寸的数据集。
矩阵来自线性代数，是数据的二维表示（可以由数组数组表示），它带有一组强大的数学运算，允许您以有趣的方式处理数据。虽然数组的大小可能不同，但矩阵的宽度和高度通常基于您要执行的特定操作类型而知道。
矩阵在3D图形和物理引擎中广泛使用，因为它们是一种快速，方便的方法，可以表示三维对象的变换和加速度数据。
数组：同类元素的集合。
矩阵：一个简单的行和列事物。
两者在不同的空间都是不同的东西。 但是在计算机编程中，单维数组的集合可以称为矩阵。 您可以以矩阵形式表示二维数组（即单维数组的集合）。
实施例
A [2] [3]：这意味着A是2个单维数组的集合 每个大小3.
A [1,1] A [1,2] A [1,3] //这是一维的 阵列
A [2,1] A [2,2] A [2,3] //这是另一个单维数组
//该集合是一个多维或二维数组。