我了解降维技术，如PCA或SVD。

我想了解这些技术在分布式大数据平台如Apache Spark中的实现方式。

是否有伪代码或包含公式的架构？我想知道算法的哪些部分可能会由于通信问题而成为瓶颈。

非常感谢您的提前回答

回答：

Apache Mahout实现了分布式随机奇异值分解，这是直接基于Nathan Halko的用于计算矩阵低秩近似的随机方法

请注意，dssvd是针对Apache-Mahout Samsara的，后者是一个将在Spark之上运行的库。因此，本质上这是基于Spark的svd方法，实际上是分布式的。

关于分布式PCA，Mahout也提供了分布式随机PCA- 最近网站有了一些调整，但dspca（分布式随机主成分分析）作为一个例子在这里给出了算法和实现。

我认为Halko（见上面的参考文献）也讨论了分布式PCA。我无法告诉你瓶颈会在哪里，但我希望这些信息能帮助你开始你的研究。