API Spark mllib 的 DistributedMatrix 子类不一致
API inconsistency of Spark mllib's DistributedMatrix subclasses
在Spark的MLlib中，为什么不同的分布式矩阵提供的计算接口不一致？例如，RowMatrix和IndexRowMatrix提供了computeSVD方法，而CoordinateMatrix和BlockMatrix则没有。
这是为什么？
这是因为SVD算法需要面向行（或面向列）的矩阵格式。
如果 CoordinateMatrix 和 BlockMatrix 暴露了一个 computeSVD 方法，在幕后它需要触发一个（可能很昂贵的）转换。
在Spark的MLlib中，为什么不同的分布式矩阵提供的计算接口不一致？例如，RowMatrix和IndexRowMatrix提供了computeSVD方法，而CoordinateMatrix和BlockMatrix则没有。
这是为什么？
这是因为SVD算法需要面向行（或面向列）的矩阵格式。
如果 CoordinateMatrix 和 BlockMatrix 暴露了一个 computeSVD 方法，在幕后它需要触发一个（可能很昂贵的）转换。