spark MLlib中操作向量需要注意的地方有哪些？
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1.向量由两种，稠密向量和稀疏向量，稠密向量把所有维度的值放在一个浮点数数组中，稀疏向量把各个维度的非0值存储下来，当最多10%元素为非零元素，考虑使用稀疏向量，减少内存，优化速度
2.创建向量的方式在各个语言中由细微差别，在python中，Numpy数组表示一个稠密向量，或者用mllib.linalg.Vectors类，的Vectors.dense([1.0,2.0])创建，数据也可以根据字典或者两个分别代表位置和值的list来传递Vectors.sparse(4,{0:1.0,2:2.0}),Vectors.sparse(4,[0,2],[1.0,2.0]),java,Scala也是用这个类,在java和scala中，MLlib的vector类只是用来为数据表示服务的。
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