我目前已经在Hadoop中实现了，Hadoop是Google用于构建决策树的框架（也称为PLANET）。它从单个顶点开始，随着地图缩减作业的增加，您可以添加越来越多的内容，直到树完全构建。然而，一个主要问题是，许多map/reduce作业一个接一个地运行，因此一直启动新作业的成本非常高。
我多次看到Apache Hama适用于图形等迭代算法。有人可以用Hama构建一个新图，或者你只是输入一个图并对其进行一些计算吗？将我的项目转移到哈马会很容易吗？谢谢
Hama确实能够使用PLANET论文中描述的算法构建决策树，其方式比MapReduce更有效。
Hama不需要图形作为输入，你可以看看Hama ML（机器学习）模块，该模块通常将原始特征向量作为直接从HDFS输入。
对于Hama，我在Apache Jira中创建了一个新问题来跟踪该算法的进度。