为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案？

因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。

R：

R的应用场景不在于无与伦比的统计学习能力，而在于结构化数据下无与伦比的单位代码产出量。神经网络，决策树等基于结构化数据的算法一行代码搞定，预测又只是一行代码。这样，商业数据库（如包括Oracle，Netezza，Teradata，SAP HANA等）提供了R接口供统计分析人员进行高效实施。 同样的，SAS和IBM SPSS也做到了一部分高效实施能力，他们没有的是R独有的庞大cran packages群。但相似的一点是，R的package群也把它的用户惯坏了，惯坏到这些人只是觉得这是一个SAS或者SPSS的免费版，而不是去通过代码学习如何做机器学习哪怕一点点核心原理。你要做的，就是高效的最新结构化数据算法的实施。

最重要的是，从Hadoop上的数据加载到这些库，不仅保证了数据本身的正确性和结构化，也已经保证了数据模型的第二、第三范式化（CAErwin的第一课），想做任何一个分析，你手边的数据库简单的join就形成了你需要的分析宽表。想想SQL里sum over的设计含义：为什么它要制造数据的冗余？那一定是为了BI或者分析存在的。

Hadoop：

Hadoop的应用场景不在于给统计分析软件提供强力的支持，而只是提供了一个分布式数据的泛用免费框架，基于键值对（key value pair）高效的对原始非结构化数据进行存储。

传统方式下目测可以做到对连续型数值、离散型数值、字符串、大型字符串BLOB、地理信息（二维点，多边形）的存储，Hadoop相当于直接把很多功能扩展：比如Hive作为一个基本工具，直接提供了更广泛的数据类型存储方案：数组(array)，结构体(struct)，键值对(map)等。

业务场景：我存储一篇文章不再需要一坨文字灌进去，先做NLP解析，然后形成 (词,词性)的元组，再组成长数组(Array)即可方便的存储、分析，以及利用内置UDF、自写UDF对复杂结构行转列，提取信息。（当然，将NLP解析本身整合在UDF甚至算法中都是可行的，如PySpark）

如果你至今觉得非结构化数据，键值对是一种卖弄概念，我就换一个至简的说法：一个只有两列的数据表。两列的mn*2和多列m*n数据表是可以在一定加工代价下互转的。这种数据结构被大量应用于Java，C++，Python甚至JavaScript中，当你看见类似Hashmap，Hashtable，dict，map等字眼，那就是这货没跑了：经过设计，用于存储的键(key)被散列后决定了它能够被均匀地分布式存储，值(value)是键的跟班，随着键被存储。

对于非结构化数据而言，元数据和数据不像方表，极其容易抽象出来（无非就是列名和方表的内容）。初看一个半结构化的Json/XML，元数据出现在键(key)中，数据出现在值(value)中，容易理解。但在解析其他类型数据，(如网络日志Url)，键里的所谓元数据才是要分析的对象(一个用户反复的使用price=xxx做查询条件，说明价格敏感，有可能xxx取了好多值甚至所有可能值，key却很少，可能只有price和brand；此时用户行为模式出现在key里了。)

结构化和非结构化数据库结合的R+Hadoop看起来很美，实则困难重重。我的看法是，任何一家在数据分析领域（文本挖掘暂时除外，理由在业务场景里描述过）决定以一个稳健的态度涉足的企业，都无一例外的基于数据强一致性的考虑，选择传统的结构化数据库作为后续结构化分析的依托—— 哪怕他们是收费的。

如果习惯代码开发，Hadoop+python自己做初步的数据处理，而后使用基于java的Mahout是一个很自然的选择：其提供的矩阵计算（SVD），迭代式聚类算法(如Kmeans)，基于图的迭代模型（一个例子是PageRank算法，值中存的也是Key），以及集成决策树等模型，在分布式场景下是顺理成章完成的，而R则会像一个跟班，很难找到它的应用场景。一样具有较高编码效率的Python可以更加灵活、优美（缩进的意义上）的继承mrjob类完成相应功能，在数据尝试性探索这一步，matplotlib产出报告恐怕是不如R+knitr+ggplot2更能取悦老板，但一旦需要阶段性的测试，Python这种胶水语言或者一步到位的使用Java开发显得更接地气，更容易落地。

（关于落地性，再小小吐槽一下R在Windows和Linux两个平台下能够使用的包范围是不同的，尤其是使用Rcpp或者并行包的时候。Python和Java则不常见到这种问题）

R+Hadoop的幻觉：

不管什么和Hadoop结合，都喜欢以word count这种典型的键值对开始。事实上R可以做这件事，但是觉得R做的无与伦比，就有点进入误区。还是那句R的美在于结构化数据下无与伦比的单位代码产出量。一旦你发现你作为专注于数据的分析师，同时也是一个并不骨灰的代码开发者，开始用R操作列表和数据结构，开始用R重写Mapper和Reducer，你就会产生一个疑问：

为嘛不学Java、Python？这种分析“不传统”，就算你不想学吧，为嘛不找懂它们的人来干？

Python基于键值对存储，也具有相当高的单位代码产出量，也有很多科学计算包。从这个意义上你可以做出一个白箱，单机缩水版的mahout，而且适合处理有增量算法的大数据学习（看看NumPy,SciPy,）。一样免费。

数据挖掘的幻觉：

数据挖掘是什么，很难吗？

广义的数据挖掘，包括数据分析和机器学习，只说最核心的数学概念的话，估计就几句话；恰好R的简洁性也是能用几句话做完这几句话的：

0 数据清洗，标准化。和1-4，理解真实世界是相辅相成的

1 最先学的数学技巧是空间分解：LL’，PCA，SVD，一般回归以及L2/L0惩罚变种；从信息论角度讲信息流压缩（有名如LZ及变种LZO）；SVM用到的RBF也算基提取技巧。

2 再学最优化算法：L1惩罚回归，SVM（使用的Newton-Raphson/Gauss-Newton/Levenberg-Marquadt（还是1的内容！）；MonteCarlo Markov Chain

3 数据结构：决策树（列表类），词频统计（键值对或者字典类），FP-growth（一个树的加强版）。学到这，所谓“贝叶斯”根本就不能叫算法，只能叫一个无处不在的指导思想。

4 模型集成：Adaboost，神经网络，bootstrap。集成时，权重技巧和惩罚技巧我的理解是不可割裂。但这个思想对方法，对模型参数都能集成，大杂烩。1个超级精妙的模型不如200个良好理解了问题性质的土鳖模型更实用。

任何一个听起来很装逼的算法，逃不过被解析成这4类方法组合的命运。参数调优这种不提纲挈领的问题，确实需要结合时间成本人力成本看（研究者，学生，码农的成本和投入量完全不一样）

可以看到，大数据分析的瓶颈在哪？

第0步，和曾经的大Boss讨论过，传统行业数据仓库实施起码还能打10年，而”实体-关系”概念和”键-值”概念这两种抽象起码还能打30年，数据的组织，过滤，元数据维护都是数据产生价值的必经之路，这方面的工作很枯燥但是很基础，大数据和传统数据都需要；

第1步是最基本最重要的分析手段，也最容易在大数据语境下导致单机无法分析的亿阶稀疏大矩阵产生：例1，用户User对商品SKU的购买记录；例2，在特定的经纬度，特定的时间，特定的用户发生了动作；这两个例子是典型的“查询简单分析难，汇总还不如不汇总”的情况，必须要有分布式稀疏矩阵处理技术；

第2步，序贯MCMC的串行性可以通过并行集成方法模拟，但是收敛性还仍然较低，需要暴力并行堆FLOPS；对应的，因为SVM/Lasso都有增量算法、分布式算法方案，核心思想在于“世界的真实，模型的本质，都是稀疏的”，锁少量资源，分布式地更新模型系数或者是梯度，这些算法在理论上得到突破后，往往依赖分析型数据库或者大数据平台灵活的并发调度，灵活的行列混合存储模式，这一点是单机、小集群、传统数据库难以企及的；

第3、4步，这里虽然举了很简单的例子，但这些是在数学模型和数据模型上是最没有开发压力的，需要关心的只是资深程序员的功底了。举例说明，文本挖掘（NLP）统计完词频你还是得会空间里做PCA（或者其他形式的大矩阵加工）；如果不然，只引入HMM模型和基础字典树的话，学习成本就只有学习贝叶斯理论了，并且仍然可以高效并行的解决NLP问题，有兴趣的可以参考Viterbi算法和CRF算法。

大数据的幻觉：存储和计算的冲突

大数据处理，多大算大？像我说的，在3,4步出来的数据，原始数据很大，加工汇总完了很小，或者处理起来是高度独立的。分布式存储不影响分析，说是大数据，其实和小数据处理没差别。

需要随时交换资源的聚类，回归，SVD，PCA，QR，LU等关系到矩阵分解的计算甚至是高效访问，更进一步还有热数据在内存上而不是物理存储上的多次迭代，这才是大数据真正的挑战。

那些有监督的分类树，把数据集切成1000份并且有冗余的给500台机器每台3-5份数据最后得到集成的分类结果，我很难称其为“大数据计算技术”，它的本质和挖矿机每秒能做无数个高度同质化的hash计算一样，不需要资源交换，不需要大量通信，它只是“小数据+独立运算后直接能够整合结果”的范围内打转。

数据在物理存储、内存、甚至显存的原地迭代会带来数据重分布；在传统数仓领域数据，重分布其实是对未来效率提高预期的妥协，且里面含有比较多对传统业务稳定数据架构的理解。

大数据时代明显不存在什么数据仓库ER模型稳定性，不知道大家有没有这种体验：一个新需求，一个全新的不着边际的研究性问题的场景下，就能建个新库来进行探索与数据加工整理，数据挖掘。各自为政，实验容易，落地与整合困难。—— 这个情况下如果要频繁走物理存储的话，基于key的重新分布会让数据像煮沸的一锅粥大量占用网络与IO写入带宽，与传统数据库性能的巨大鸿沟是无法回避的问题。因此在这个场景下，Spark、Storm、GPU计算火起来，如Scala、Clojure、Python等含有FP概念的语言走得越来越靠近开发工程师的视线，较高级的封装工具如图模型计算的GraphSQL等组件也浮出水面。而且说句实话，Map（映射）和Reduce（规约）在这些语言中，已经是老的掉了好多年牙的概念了。

（FP：Functional Programming我反对翻译成函数式编程，这明明是泛函编程）

大数据概念引入这件事儿是大炮打蚊子——内存内的分析和数据探索，展现（单节点）：

*从数据记录条数讲：

百万级，R的上限；

千万级-亿级，SAS的上限；

千万级，Python的上限；

*我的使用经验，从数据占用内存的效率讲：加载400M数据会使得

Python（Numpy列存）占用内存500M

R（我谨慎猜测是行存列存和二维表三样都存一份）加载占内存2G

SAS（行存）占用600M，经过表级压缩（依然是行存）150M

*后续的原始处理

尤其是字符串操作这种数据清洗，R几乎不能做，精通shell及regexp的人又做的太容易。

若想用R，这就需要你输入到R的数据几乎就能直接开始跑分析了。若不信邪，我推荐你用readLines加上strsplit来操作读入R的文件，看看他数据清洗的效率和read.delim，和SAS proc import 以及 Python的with as语法相差多少。

*展现方案：

只要数据量低于刚才提到的限度，R又提供了最好的展现方案，因为“展现方案是专用而非泛用”的：

a. Hadley最著名的R包之一ggplot2未来会引入SVG等可交互元素。一个具有d3.js可视化特性的绘图包还不让你震惊吗？

b. 百度echarts团队项目被taiyun包装成recharts放在了github上

c. 已经加入RStudio的R统计达人Yihui Xie的作品knitr，能够使用markdown语法动态将数据挖掘结果，图片，视频生成打包放进html或者pdf文档。

说说对手：

a. R要比Python现有的可视化包（以matplotlib和pygame为主）更友好，更易于操作。

b. 虽然让从来没接触过前端的人沉浸在用Chrome即可调试的JavaScript里面不太科学，但我爱不释手，而且其核心的展现方式确实未来会加入R。

c. Java风格的Processing，无缝调用java库，封装大量java图形函数、视频相关API、鼠标响应API，可以导出java applet或port成js代码；搞大数据的人必然熟悉java开发，可以几乎0成本又高效快速的使用它。

这几种工具确实各有所长，我个人无法取舍，但平心而论，R是学习门槛、编码效率和产出效果同时最出色的（个人经历原因无法对SAS VA，Tableau，Flex或更一般的BI展现工具置评，其受众因为软件成本，落地性不够等原因，我缺乏使用它们的经验，它们也缺乏对我的吸引力）

归纳下我的理解，R的产出报告类似html+javascript+CSS一样，是适合轻量分析，轻量展现的。

大数据干这件事儿是正道——非结构化大数据批量或者迭代处理：

你的算法已经走到了“万事俱备，只差跑全量” 这样一个对手中的数据很了解的地步了。Wiki 对Revolution Analytics的介绍讲：R didn’t natively handle datasets larger than main memory，这么灵活小巧的工具做个抽样数据分析明明是很好的。

非结构化大数据应用的场景只能是：

-你很懂数据分布的细节（也许是项目经验，也许是R上已经做过抽样探索）

-问题适合的算法你了然于胸；增量算法存在；暴力并行计算（矩阵计算，图迭代）没问题

-你觉得把类似Mahout计算的步骤经过代码包装交付给R来做没问题

-你完全不care交互式探索

这是你需要的R应用场景么？或者换一种说法，这种应用场景R有什么优势？调用编译好的cpp库，fortran库是R发挥优势的地方吗？要知道算法效率排名上R<java<C++。算法月内要上线，自己看着办。

说下前鄙team（一个不是专业做数据挖掘的数据部门）的经验：

讲了半天R+Hadoop，不上Mahout，随便搞搞RSnow，准备买SAS。

因为我会SAS（少量用Macro，没用过矩阵，因为没必要）和R（没有学习成本），Python的并行包pp使用中，考虑mahout。

更新：当大数据平台用户不满足于存储，简单加工以及成型算法实施，也开始关注最小查询、交互式探索效率了，诸如Spark的内存解决方案将会更合适。

现team是一个同事至少是硕士（统计/金融/计算机），专做金融行业数据挖掘的小团队。能力和业务场景可以供参考。

* SAS能力覆盖面95%（具备核心价值的数据在服务器上能够处理的量很少超过上亿，主推SAS）

* Python和R覆盖面都在70%+

* Hadoop/大数据概念淡：客户有足够的Teradata、Oracle、SAS服务器

* Hive/Spark：Hive做辅助、灵活仓储，PySpark作为一个可以预期、稳定的数据挖掘平台的接点

结束语：

顺便也给数学系、统计系的数据分析师，以及他们的领导们提醒一句：如果员工A有员工B没有的代码开发能力，R又完全替员工B把数学的事情做完了，形成了依赖，那员工B存在的意义是什么？强调数学理论这么一点点优势也都不复存在了。

机器学习算法在不同的阶段适合使用不同的工具，研究和使用接不上也就算了，千万别连工具适合的环境都不懂，作为互联网从业者，这就太盲从了。

精英的研究者是自己做开发的——这话也可以这么说，精英的开发者们自己做研究。每一个模型都不完美，何况新问题涌现的越来越快，现存的模型很可能不满足你的分析需要。所以才要一边扎实理论，以最少的尝试嗅到最适合问题的算法，一边以开放的心态接纳和理解新技术的应用场景，深入发展数据挖掘研究，从代码优化改造（山寨）走向技术原创。

一个不好的消息是，不管是从indeed.com职位Post、搜索还是行业生命周期研究看，大数据这几个字正在迅速退掉金色，其名字的价值泡沫正在逐步被挤出。抓住技术的重点与技术适合的场景，对个人以及对行业都是磨刀不误砍柴工的事情。

参考内容：

Revolution Analytics

Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining

Continuum Analytics

《Program Clojure》

《R ggplot2：数据分析与图形艺术》

《Machine Learning in Action》