Hadoop 的分布式计算框架，加上 K-means 这种经典算法，碰在一起其实蛮有意思的。嗯，别小看这个组合，大数据那是一把好手。你要是经常跑大规模聚类，不妨看看这篇研究，思路和代码实现都挺清晰的。
Hadoop 的 Map/Reduce模型，就是干并行计算这块的。Map 阶段负责分配数据点，Reduce 阶段更新中心点，逻辑简单但跑得快。关键是，数据是分块的，在多台机器上同时跑，速度和效率都上去了，还能避免单点崩掉的风险。
K-means 算法本来挺轻量的，但遇到海量数据，单机就有点吃不消了。Hadoop 一上场，Map/Reduce 一拆一合，K-means 也能在大数据下飞起来。每一轮聚类迭代都能在集群中并行完成，响应也快，扩展性还不错。
研究中还提到一个蛮重要的点：全局模型聚合。简单说，就是先在每个节点上各算各的，再把结果合起来。就像多人合作画一张图，各自负责一块区域，拼成整体。这种方式适合数据分散在不同地方的场景，比如企业多地部署、数据隔离存储之类的。
如果你平时在搞大数据、机器学习模型训练，或者在找适合分布式聚类的方案，那这个资源还挺值得一读的。它不仅讲了实现，还给出了 Map/Reduce 下的设计思路，适合直接参考。
对了，顺带给你几个链接，感兴趣的话可以点进去看看：
如果你正好在搭建大数据系统，或者想把聚类算法跑在分布式环境上，不妨参考下这篇研究，说不定能少踩不少坑哦。