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偏最小二乘算法（PLS）是现代工业过程常用的多变量统计过程监控方法之一，然而在现代工业背景下，采用单台PC对大规模工业过程数据进行PLS回归分析的时间复杂度较高。针对此问题，在Hadoop云平台上提出了一种基于MapReduce框架的并行PLS算法。从时间复杂度考虑，将其交叉有效性检验部分并行处理。在三台PC上搭建三个节点的Hadoop全分布集群平台上，以田纳西一伊斯曼过程仿真平台数据回归分析为例，验证所提出的算法。实验结果表明，在使用PLS做现代大规模工业过程数据分析时，所提出的算法在保证精度的前提下，