Среди многих исследователей и разработчиков бытует мнение, что инструменты обработки больших данных в области машинного обучения часто избыточны – всегда можно сделать сэмпл, загнать в память и использовать любимые R, Python и Matlab. Но на практике встречаются задачи, когда даже относительно небольшой объем данных, размером в пару гигабайт, обработать в таком стиле затруднительно – и тут-то и могут помочь те самые технологии «больших данных».
Хорошим наглядным примером такой задачи является задача нашего конкурса SNA Hakathon 2016: дан социальный граф одного миллиона пользователей и их демография. Задача — найти скрытые связи в этом графе. Размер предоставленного графа всего два гигабайта в GZip и, казалось бы, применение технологий больших данных здесь не оправданно, но это только на первый взгляд.
Одной из самых важных «фич» в задаче поиска скрытых связей в социальном графе является количество общих друзей. И в расчетном плане это очень тяжелая «фича» — количество узлов, между которыми существуют пути длины 2, на несколько порядков больше, чем количество прямых связей в графе. В результате при расчете граф «взрывается» и из разрежённой матрицы на два гигабайта превращается в плотную терабайтную матрицу.
Казалось бы, для решение этой задачи впору поднимать небольшой кластер, но спешить не стоит: взяв на вооружение принципы обработки больших данных и соответствующие технологии, задачу можно решить и на обычном ноутбуке. Из принципов мы возьмем «разделяй и властвуй» и «руби хвосты сразу», а в качестве инструмента — Apache Spark.
Сначала я хотел честно и подробно написать о методах снижения размерности данных — 
