帮我写一个上亿个向量与上千个向量相乘的pysqark 代码
时间: 2023-03-27 21:05:11 浏览: 70
我可以回答这个问题。以下是一个简单的 pyspark 代码,用于将上亿个向量与上千个向量相乘:
```
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.feature import Normalizer
from pyspark.ml.feature import PCA
# 创建一个包含上亿个向量的 DataFrame
vectors = [(Vectors.dense([1., 2., 3.]),),
(Vectors.dense([4., 5., 6.]),),
(Vectors.dense([7., 8., 9.]),),
# ... 上亿个向量 ...
]
df = spark.createDataFrame(vectors, ["features"])
# 创建一个包含上千个向量的 DataFrame
other_vectors = [(Vectors.dense([1., 2., 3.]),),
(Vectors.dense([4., 5., 6.]),),
(Vectors.dense([7., 8., 9.]),),
# ... 上千个向量 ...
]
other_df = spark.createDataFrame(other_vectors, ["features"])
# 将两个 DataFrame 合并成一个
assembler = VectorAssembler(inputCols=["features"], outputCol="vectors")
combined_df = assembler.transform(df.union(other_df))
# 对向量进行归一化
normalizer = Normalizer(inputCol="vectors", outputCol="normalized_vectors")
normalized_df = normalizer.transform(combined_df)
# 使用 PCA 将向量降维
pca = PCA(k=2, inputCol="normalized_vectors", outputCol="pca_features")
model = pca.fit(normalized_df)
result = model.transform(normalized_df)
# 输出结果
result.show()
```
请注意,这只是一个示例代码,实际上,处理上亿个向量与上千个向量相乘的问题需要更复杂的算法和更强大的计算资源。