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我正在使用 Hadoop/Mahout 分解将成为一个非常大的稀疏矩阵。问题是，我什至无法用 200 个非零值和尺寸 56000 x 56000 在一秒钟内用 Python 解决它。我有一个令人毛骨悚然的怀疑，即计算在某些时候变得密集！

我目前正在使用单节点/核心。这相关吗？所有操作都从 Java 文件运行，而不是从命令行运行。我得到的例外是老歌但好人：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.mahout.math.DenseMatrix.<init>(DenseMatrix.java:50)
at org.apache.mahout.math.solver.EigenDecomposition.<init>(EigenDecomposition.java:70)
at myhadoop.MyHadoop.main(MyHadoop.java:84)

Java 结果：1

自然，由于 Exceptions 引用了 DenseMatrix，我很担心。如果它以某种方式使用覆盖的方法，我可以不在乎，但如果正在写入实际的零，那就不好了。另外，我的程序运行得很慢。

编码：

SparseRowMatrix A = new SparseRowMatrix();    
// Matrix A is then created by adding elements one by one in a 
// somewhat ordered fashion.    
B SparseRowMatrix = A;    
B.transpose();    
A.plus(B);    
EigenDecomposition eigDec = new EigenDecomposition(A, true);    
myEig = eigDec.getRealEigenvalues();

如果实际上不是，有关如何使其真正稀疏的任何想法？

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