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；
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