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和以上几个观点不同，我认为在PySpark下引用scikit-learn可能的，但不能直接简单粗暴地移植，而是要相应地对各自环境下的数据结构做一些转换。
我们知道scikit-learn运算中最核心的数据结构存储主要是numpy ndarray，而Spark运算中最核心的存储是RDD，说白了就是一个基于有向无环图的MapReduce，图的目的就是减少Map和Reduce之间传递的数据，所以非常适合反复迭代的机器学习场景。PySpark可以提供很好用的API来计算map、reduce、join、filter等函数式运算，但没法处理numpy ndarray这种local存储。
所以就是要想办法将狼 （distributed的RDD）披上羊 （local的ndarray）的皮 （变成ndarrayRDD），混入羊群 （scikit-learn）就能吃上肉了。简单地说，就是用RDD的键值对（key-value pairs）来表示多维数组的不同部分，并从中记录着变换后的子数组的形状及其计算时发生的各种变化。比如说吧，我们设定一个数组可以用其axes的子集作为键，因此一个标出横轴和纵轴（axis=(0,1)）的五维数组就可以表示成key-value pairs，其中keys是二元组，values是三维数组，这就算做成了一个ndarrayRDD。然后ndarrayRDD不断地转置、变形，从而实现不断并行化的过程。这当中我们可以用Python中的map、filter、reduce等函数式运算，再加上Spark中的cache、unpersist等方法控制RDD的缓存，也就没浪费Spark的快速特点，同时也发挥了Python和scikit-learn的优势。
我就这样大致这么一说，更具体的理解还要有赖于直接阅读源码。是的，其实这方面的尝试早就有人做了，而且有的开发得已经相当不错了呢。
GitHub - bolt-project/bolt: Unified interface for local and distributed ndarrays
推荐！这是我最早看到的关于多维数组的单机和分布式之间的转换方法，其设计思路的关键在于一个叫swap的方法，也就是我上面提到的ndarrayRDD的key-value pairs不断变换，把value axes挪到key axes，value axes可以分开挪到key axes等等，split就越来越多，自然就越来越并行化。
GitHub - thunder-project/thunder: scalable analysis of images and time series
thunder是一个可以处理以图像为主的海量数据的包，其中用到分布式的部分就是引用了上面所说的bolt.spark。
GitHub - lensacom/sparkit-learn: PySpark + Scikit-learn = Sparkit-learn
这个splearn是我觉得目前很有前途的一个包，因为它提供了三种分布式的数据结构：arrayRDD、sparseRDD、dictRDD，同时也相应地改写了scikit-learn，以适用于变换过的RDD。
GitHub - databricks/spark-sklearn: Scikit-learn integration package for Spark
最后说一下databricks亲自开发的这个Spark-sklearn。开发得还不够充分，功能还非常有限，只能是在数据集in memory的前提下，用网格搜寻对参数做交叉验证（也就是用到scikit-learn里面的GridSearchCV）的时候实现并行，而不能像MLlib那样对每个学习算法实现并行；当内存架不住很大的数据集的时候，还得上Spark MLlib。o(︶︿︶)o
泻药！简单的回答是:不能。
spark的核心是RDD，是一个DAG版的map reduce，机器学习算法的单机和并行化版本的实现是完全不同的，sklearn作为单机的算法库是不能简单的移植到spark上的
2016.2.10 updated：
在github上发现了一个项目GitHub - databricks/spark-sklearn: Scikit-learn integration package for Spark ，目的是为了无缝的把sklearn和spark集成，不过现在看上去功能还比较简单
家里的不规则自留地就别指望用生产队的康麦因收割了
顶多是提供和scikit一样的API，但是内部实现是完全不一样的，底层的数据结构就不同，上层的算法逻辑也不同，还怎么移植？
有那么爽就好了
没有用过scikit这个包，不过很同意你所说的spark api限制多这个结论。很多我们习惯使用的参数或者用法在spark里都不好使了。但是我对于spark mllib的理解是他的算法是basic的，但是其中的散列化和网络吞吐量的考虑是亮点，很棒的亮点。如果有时间和精力，完全可以去把基础算法改进至你想要的模式。上次scikit照理说应该在pyspark下引进去，但是能否实现分布式效率得看scikit实现方法了。浅见，希望有用
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