[Spark] spark dense vector 與 breeze dense vector互轉換

因爲spark將breeze進行了wrapper使用其提供的線性代數等功能，但爲了避免影響其程序的穩定性，以及後期對Breeze的替換。於是在MLlib外部，以及用戶本身使用時，

不能將SDV與BDV進行互轉換（toBreeze, fromBreeze）

-- 封裝互轉函數以下

import breeze.linalg._
import breeze.linalg.{DenseVector => BDV}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.linalg.{DenseVector => SDV}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.optimization.L1Updater

object lr_testing {

  def SDV2BDV(vector: SDV): BDV[Double] = {
    new BDV(vector.values)
  }

  def BDV2SDV(vector: BDV[Double]): SDV = {
    new SDV(vector.data)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("testing").setMaster("local"))

    val w = new SDV(Array(1.0, 2.0, 3.0))
    val g = new SDV(Array(0.0, 1.0, 1.0))

    //此處將SDV轉換爲BDV能夠進行進一步計算！
    axpy(2.0, SDV2BDV(w), SDV2BDV(g))


    println(g)

  }

}