為何有些公司在機器學習業務方面傾向使用 R + Hadoop方案？

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因為他們在不懂R和Hadoop的特征應用場景的情況下，恰好抓到了一根免費，開源的稻草。

R：

R的應用場景不在于無與倫比的統計學習能力，而在于結構化數據下無與倫比的單位代碼產出量。神經網絡，決策樹等基于結構化數據的算法一行代碼搞定，預測又只是一行代碼。這樣，商業數據庫（如包括Oracle，Netezza，Teradata，SAP HANA等）提供了R接口供統計分析人員進行高效實施。 同樣的，SAS和IBM SPSS也做到了一部分高效實施能力，他們沒有的是R獨有的龐大cran packages群。但相似的一點是，R的package群也把它的用戶慣壞了，慣壞到這些人只是覺得這是一個SAS或者SPSS的免費版，而不是去通過代碼學習如何做機器學習哪怕一點點核心原理。你要做的，就是高效的最新結構化數據算法的實施。

最重要的是，從Hadoop上的數據加載到這些庫，不僅保證了數據本身的正確性和結構化，也已經保證了數據模型的第二、第三范式化（CAErwin的第一課），想做任何一個分析，你手邊的數據庫簡單的join就形成了你需要的分析寬表。想想SQL里sum over的設計含義：為什么它要制造數據的冗余？那一定是為了BI或者分析存在的。

Hadoop：

Hadoop的應用場景不在于給統計分析軟件提供強力的支持，而只是提供了一個分布式數據的泛用免費框架，基于鍵值對（key value pair）高效的對原始非結構化數據進行存儲。

結構化和非結構化數據庫結合的R+Hadoop看起來很美，實則困難重重。我的看法是，任何一家在數據分析領域（Text Mining暫時除外，見后）決定以一個穩健的態度涉足的企業，都無一例外的基于數據強一致性的考慮，選擇傳統的結構化數據庫作為后續結構化分析的依托—— 哪怕他們是收費的。如果習慣代碼開發，Hadoop+python自己做初步的數據處理，而后使用基于java的Mahout是一個很自然的選擇。

R+Hadoop的幻覺：

不管什么和Hadoop結合，都喜歡以word count這種典型的鍵值對開始。事實上R可以做這件事，但是覺得R做的無與倫比，就有點進入誤區。還是那句R的美在于結構化數據下無與倫比的單位代碼產出量。一旦你發現你作為專注于數據的分析師，同時也是一個并不骨灰的代碼開發者，開始用R操作列表和數據結構，開始用R重寫Mapper和Reducer，你就會產生一個疑問：

為嘛不學Java、Python？這種分析“不傳統”，就算你不想學吧，為嘛不找懂它們的人來干？

Python基于鍵值對存儲，也具有相當高的單位代碼產出量，也有很多科學計算包。從這個意義上你可以做出一個白箱，單機縮水版的mahout，而且適合處理有增量算法的大數據學習（看看NumPy,SciPy,）。一樣免費。

數據挖掘的幻覺：

數據挖掘是什么，很難嗎？

廣義的數據挖掘，包括數據分析和機器學習，只說最核心的數學概念的話，估計就幾句話；恰好R的簡潔性也是能用幾句話做完這幾句話的：

0 數據清洗，標準化。和1-4，理解真實世界是相輔相成的
1 最先學的數學技巧是空間分解：LL'，PCA，SVD，回歸以及L2/L0懲罰變種
2 再學最優化算法：L1懲罰回歸，SVM（使用的Newton-Raphson/Gauss-Newton/Levenberg-Marquadt（還是1的內容?。?；MonteCarlo Markov Chain
3 數據結構：決策樹（列表類），詞頻統計（鍵值對或者字典類），FP-growth（一個樹的加強版）。學到這，所謂“貝葉斯”根本就不能叫算法，只能叫一個指導思想。
4 模型集成：Adaboost，神經網絡，bootstrap。對方法，對模型參數都能集成（大雜燴?。?/p>

任何一個聽起來很裝逼的算法，逃不過被解析成這4類方法組合的命運。

可以看到，大數據分析的瓶頸在哪？

第0步，和曾經的大Boss討論過，傳統行業數據倉庫實施起碼還能打10年，而"實體-關系"概念和"鍵-值"概念這兩種抽象起碼還能打30年，數據的組織，過濾，元數據維護都是數據產生價值的必經之路，這方面的工作很枯燥但是很基礎，大數據和傳統數據都需要；

第1步是最基本最重要的分析手段，也最容易在大數據語境下導致單機無法分析的億階稀疏大矩陣產生：例1，用戶User對商品SKU的購買記錄，；例2，在特定的經緯度，特定的時間，特定的用戶發生了動作；這兩個例子是典型的“匯總還不如不匯總”的情況，必須要有分布式稀疏矩陣處理技術；

第2步，序貫MCMC的串行性可以通過并行集成方法模擬，但是收斂性還仍然較低，需要暴力并行堆FLOPS；對應的，因為SVM/Lasso都有增量算法、分布式算法方案，核心思想在于“世界的真實，模型的本質，都是稀疏的”，鎖少量資源，分布式地更新模型系數或者是梯度，這些算法在理論上得到突破后，往往依賴分析型數據庫或者大數據平臺靈活的并發調度，靈活的行列混合存儲模式，這一點是單機、小集群、傳統數據庫難以企及的；

第3、4步，這里雖然舉了很簡單的例子，但這些是在數學模型和數據模型上是最沒有開發壓力的，需要關心的只是資深程序員的功底了。舉例說明，文本挖掘（NLP）統計完詞頻你還是得會空間里做PCA（或者其他形式的大矩陣加工）；如果不然，只引入HMM模型和基礎字典樹的話，學習成本就只有學習貝葉斯理論了，并且仍然可以高效并行的解決NLP問題，有興趣的可以參考Viterbi算法和CRF算法。

大數據的幻覺：存儲和計算的沖突

大數據處理，多大算大？像我說的，在3,4步出來的數據，原始數據很大，加工匯總完了很小，或者處理起來是高度獨立的。分布式存儲不影響分析，說是大數據，其實和小數據處理沒差別。

需要隨時交換資源的聚類，回歸，SVD，PCA，QR，LU等關系到矩陣分解的計算甚至是高效訪問，這才是大數據真正的挑戰。

那些有監督的分類樹，把數據集切成1000份并且有冗余的給500臺機器每臺3-5份數據最后得到集成的分類結果，我很難稱其為“大數據計算技術”，它的本質和挖礦機每秒能做無數個高度同質化的hash計算一樣，不需要資源交換，不需要大量通信，它只是小數據的范圍內打轉。
內存內的分析和數據探索，展現（單節點）：

百萬級，R的上限；千萬級-億級，SAS的上限；億級，Python的上限。我的使用經驗是，400M數據，Python加載內存500M，R加載占內存2G，SAS加載600M，經過表級壓縮150M。而后續的原始處理（尤其是字符串操作這種數據清洗），R幾乎不能做。這就需要你輸入到R的數據幾乎就能直接開始跑分析了。若不信邪，我推薦你用readLines加上strsplit來操作讀入R的文件，看看他數據清洗的效率和read.delim，和SAS proc import 以及 Python的with as語法相差多少。

同時另一方面，只要數據量低于剛才提到的限度，R又提供了最好的展現方案，因為“展現方案是專用而非泛用”的。最著名的ggplot2，基于百度echarts產品的recharts（by taiyun on Github），還有Yihui Xie的作品knitr（markdown語法動態將數據挖掘結果，圖片，視頻生成html），要比Python現有的可視化包（甚至是GUI包）更友好，易于操作，更適合小數據集快速展現。如果你恰好是SAS用戶，還是不要說自己懂數據展現會比較好。

我的理解是，R的產出類似html+js+CSS一樣，適合輕量分析，輕量展現，更適合個人用戶。

非結構化大數據處理：

你的算法已經走到了“萬事俱備，只差跑全量” 這樣一個對手中的數據很了解的地步了。Wiki 對Revolution Analytics的介紹講：R didn't natively handle datasets larger than main memory。非結構化大數據應用的場景只能是：

-你很懂數據分布的細節（也許你花了很久在其他項目或者本項目的樣本數據上研究過也在大數據集上稍微驗證了一下）
-什么算法適合你了然于胸，已知增量算法是存在的，或者你覺得暴力并行沒問題
-你覺得把類似Mahout計算的步驟經過代碼包裝交付給R來做沒問題
-你完全不care交互式探索

這是你需要的R應用場景么？或者換一種說法，這種應用場景R有什么優勢？要知道算法效率排名上R<java<C++。算法月內要上線，自己看著辦。

說下鄙team（一個不是專業做數據挖掘的數據部門）的經驗：

講了半天R+Hadoop，不上Mahout，隨便搞搞RSnow，準備買SAS。

因為我會SAS（少量用Macro，沒用過矩陣，因為沒必要）和R（沒有學習成本），Python的并行包pp使用中，考慮mahout。

更新：當大數據平臺用戶不滿足于存儲，簡單加工以及成型算法實施，也開始關注最小查詢、交互式探索效率了，諸如Spark的內存解決方案將會更合適。

結束語：

順便也給數據分析師，以及他們的領導們提醒一句：如果A有B沒有的代碼開發能力，R又完全替B把數學的事情做完了，形成了依賴，那B存在的意義是什么？國人強調數學理論這么一點點優勢也都不復存在了。機器學習算法在不同的階段適合使用不同的工具，研究和使用接不上也就算了，千萬別連工具適合的環境都不懂，作為互聯網從業人員，這就太難堪了。

在米國，精英的研究者是自己做開發的——這話也可以這么說，精英的開發者們自己做研究。每一個模型都不完美，現有的模型很可能不滿足你的分析需要。所以才要以開放的心態接納新技術，發展深入數據挖掘研究，從代碼優化改造（山寨）走向技術原創。 

參考內容：

作者： (知乎)