地图归约/Hadoop非常适合从各种资源的大量数据中获取洞察，并按照我们希望的方式组织这些数据。

但在训练方面，我的印象是我们必须一次性将所有训练数据导入算法（无论是支持向量机、逻辑回归还是随机森林），这样算法才能构建出一个包含所有信息的模型。地图归约/Hadoop能在训练部分提供帮助吗？如果可以，一般是如何帮助的？

回答：

是的。有许多地图归约的实现方式，比如Hadoop流处理，甚至一些简单的工具如Pig，都可以用于学习。此外，还有一些基于地图归约构建的分布式学习工具集，例如vowpal wabbit（https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Tutorial）。这种方法的核心思想是对数据的小部分（由HDFS分割）进行训练，然后对模型进行平均和节点间的通信。因此，模型可以直接从基于部分数据构建的子模型中获得更新。