摘要：7月期《Spark与MLlib：当机器学习遇见分布式系统》一文探索TSpark框架与MLlib的适配，以及MLlib中机器学习算法向量参数的模式与性能。本文则分别以推荐系统常用的交互最小二乘法（ALS）和主题模型中的隐式狄利克雷分配（LDA）两种经典算法的不同处理方法，来分析矩阵作为参数时的参数处理模式对MLlib算法带来的影响。

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