Spark MLlib RowMatrix от SparseVector

Я пытаюсь создать RowMatrix из RDD SparseVectors, но получаю следующую ошибку:

<console>:37: error: type mismatch;
 found   : dataRows.type (with underlying type org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector])
 required: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]
Note: org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector <: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector (and dataRows.type <: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector]), but class RDD is invariant in type T.
You may wish to define T as +T instead. (SLS 4.5)
       val svd = new RowMatrix(dataRows.persist()).computeSVD(20, computeU = true)

Мой код:

import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.mllib.linalg._
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

val DATA_FILE_DIR = "/user/cloudera/data/"
val DATA_FILE_NAME = "dataOct.txt"

val dataRows = sc.textFile(DATA_FILE_DIR.concat(DATA_FILE_NAME)).map(line => Vectors.dense(line.split(" ").map(_.toDouble)).toSparse)

val svd = new RowMatrix(dataRows.persist()).computeSVD(20, computeU = true)

Мой файл входных данных состоит примерно из 150 строк на 50 000 столбцов целых чисел, разделенных пробелами.

Я бегу:

Spark: Version 1.5.0-cdh5.5.1

Java: 1.7.0_67