一、Mahout簡介

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供蘇尼特右企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站設(shè)計制作、做網(wǎng)站、H5高端網(wǎng)站建設(shè)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為蘇尼特右眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。Apache Mahout項目已經(jīng)發(fā)展到了它的第三個年頭，目前已經(jīng)有了三個公共發(fā)行版本。Mahout包含許多實現(xiàn)，包括集群、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可以有效地擴展到云中。

（就是他，騎在象頭上的那個Mahout）

在Mahout實現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)算法：

算法類	算法名	中文名
分類算法	Logistic Regression	邏輯回歸
	Bayesian	貝葉斯
	SVM	支持向量機
	Perceptron	感知器算法
	Neural Network	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
	Random Forests	隨機森林
	Restricted Boltzmann Machines	有限波爾茲曼機
聚類算法	Canopy Clustering	Canopy聚類
	K-means Clustering	K均值算法
	Fuzzy K-means	模糊K均值
	Expectation Maximization	EM聚類（期望大化聚類）
	Mean Shift Clustering	均值漂移聚類
	Hierarchical Clustering	層次聚類
	Dirichlet Process Clustering	狄里克雷過程聚類
	Latent Dirichlet Allocation	LDA聚類
	Spectral Clustering	譜聚類
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘	Parallel FP Growth Algorithm	并行FP Growth算法
回歸	Locally Weighted Linear Regression	局部加權(quán)線性回歸
降維/維約簡	Singular Value Decomposition	奇異值分解
	Principal Components Analysis	主成分分析
	Independent Component Analysis	獨立成分分析
	Gaussian Discriminative Analysis	高斯判別分析
進(jìn)化算法	并行化了Watchmaker框架
推薦/協(xié)同過濾	Non-distributed recommenders	Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
	Distributed Recommenders	ItemCF
向量相似度計算	RowSimilarityJob	計算列間相似度
	VectorDistanceJob	計算向量間距離
非Map-Reduce算法	Hidden Markov Models	隱馬爾科夫模型
集合方法擴展	Collections	擴展了java的Collections類

方法一、Mahout安裝、配置

一、下載Mahout

http://archive.apache.org/dist/mahout/

二、解壓

tar -zxvf mahout-distribution-0.9.tar.gz

三、配置環(huán)境變量

3.1、配置Mahout環(huán)境變量

# set mahout environment

export MAHOUT_HOME=/home/yujianxin/mahout/mahout-distribution-0.9

export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf

export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH

3.2、配置Mahout所需的Hadoop環(huán)境變量

 # set hadoop environment

export HADOOP_HOME=/home/yujianxin/hadoop/hadoop-1.1.2 
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null

四、驗證Mahout是否安裝成功

     執(zhí)行命令mahout。若列出一些算法，則成功，如圖：

     

五、使用Mahout 之入門級使用

5.1、啟動Hadoop

5.2、下載測試數(shù)據(jù)

       http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/鏈接中的synthetic_control.data

5.3、上傳測試數(shù)據(jù)

hadoop fs -put synthetic_control.data /user/root/testdata

5.4  使用Mahout中的kmeans聚類算法，執(zhí)行命令：

mahout -core  org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

花費9分鐘左右完成聚類 。

5.5 查看聚類結(jié)果

  執(zhí)行hadoop fs -ls /user/root/output，查看聚類結(jié)果。

方法二、 Mahout安裝與配置

Mahout是Hadoop的一種高級應(yīng)用。運行Mahout需要提前安裝好Hadoop。Hadoop的安裝網(wǎng)上很多，并不復(fù)雜，這里不再講述，接下來闡述怎么安裝Mahout。
1：下載二進(jìn)制解壓安裝。
到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7下載，我選擇下載二進(jìn)制包，直接解壓及可。

hadoop@ubuntu:~$ tar -zxvf mahout-distribution-0.7.tar.gz

2：配置環(huán)境變量：在/etc/profile，/home/hadoop/.bashrc中添加如下紅色信息
#set java environment
MAHOUT_HOME=/home/hadoop/mahout-distribution-0.7
PIG_HOME=/home/hadoop/pig-0.9.2
HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-0.94.3
HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0
HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.1.1
JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7.0
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PIG_HOME/bin:$MAHOUT_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/conf:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$HBASE_HOME/lib:$MAHOUT_HOME/lib:$PIG_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export MAHOUT_HOME
export PIG_HOME
export HBASE_HOME
export HADOOP_HOME
export JAVA_HOME
export HIVE_HOME
export PATH
export CLASSPATH

3：啟動hadoop，也可以用偽分布式來測試

4：mahout --help  #檢查Mahout是否安裝完好，看是否列出了一些算法

5：mahout使用準(zhǔn)備
a.下載一個文件synthetic_control.data，下載地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data，并把這個文件放在$MAHOUT_HOME目錄下。

b.啟動Hadoop：$HADOOP_HOME/bin/start-all.sh

c.創(chuàng)建測試目錄testdata，并把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到這個tastdata目錄中(這里的目錄的名字只能是testdata)

hadoop@ubuntu:~/$ hadoop fs -mkdir testdata #
hadoop@ubuntu:~/$ hadoop fs -put /home/hadoop/mahout-distribution-0.7/synthetic_control.data testdata

d.使用kmeans算法(這會運行幾分鐘左右)

hadoop@ubuntu:~/$ hadoop jar /home/hadoop/mahout-distribution-0.7/mahout-examples-0.7-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

e.查看結(jié)果

hadoop@ubuntu:~/$ hadoop fs -lsr output

如果看到以下結(jié)果那么算法運行成功，你的安裝也就成功了。
clusteredPoints clusters-0 clusters-1 clusters-10 clusters-2 clusters-3 clusters-4 clusters-5 clusters-6 clusters-7 clusters-8 clusters-9 data

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本文標(biāo)題：部署安裝Mahout-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article2/ccgioc.html

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