Mahout学习之Mahout简介、安装、配置、程序测试

问题导读
1.Mahout是什么？
2.Mahout与hadoop的关系是什么？
3.在Mahout实现了哪些机器学习算法？
4.如何使用Mahout？

一、Mahout简介
查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...
附logo：

（就是他，骑在象头上的那个Mahout）

步入正文啦：
Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。

在Mahout实现的机器学习算法：

算法类	算法名	中文名
分类算法	Logistic Regression	逻辑回归
	Bayesian	贝叶斯
	SVM	支持向量机
	Perceptron	感知器算法
	Neural Network	神经网络
	Random Forests	随机森林
	Restricted Boltzmann Machines	有限波尔兹曼机
聚类算法	Canopy Clustering	Canopy聚类
	K-means Clustering	K均值算法
	Fuzzy K-means	模糊K均值
	Expectation Maximization	EM聚类（期望最大化聚类）
	Mean Shift Clustering	均值漂移聚类
	Hierarchical Clustering	层次聚类
	Dirichlet Process Clustering	狄里克雷过程聚类
	Latent Dirichlet Allocation	LDA聚类
	Spectral Clustering	谱聚类
关联规则挖掘	Parallel FP Growth Algorithm	并行FP Growth算法
回归	Locally Weighted Linear Regression	局部加权线性回归
降维/维约简	Singular Value Decomposition	奇异值分解
	Principal Components Analysis	主成分分析
	Independent Component Analysis	独立成分分析
	Gaussian Discriminative Analysis	高斯判别分析
进化算法	并行化了Watchmaker框架
推荐/协同过滤	Non-distributed recommenders	Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
推荐/协同过滤	Distributed Recommenders	ItemCF
向量相似度计算	RowSimilarityJob	计算列间相似度
向量相似度计算	VectorDistanceJob	计算向量间距离
非Map-Reduce算法	Hidden Markov Models	隐马尔科夫模型
集合方法扩展	Collections	扩展了java的Collections类

二、Mahout安装、配置

1、下载Mahout http://archive.apache.org/dist/mahout/

2、解压

tar -zxvf mahout-distribution-0.9.tar.gz
复制代码

3、配置环境变量
3.1、配置Mahout环境变量

# 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
复制代码

3.2、配置Mahout所需的Hadoop环境变量
  # 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

4、验证Mahout是否安装成功
      执行命令mahout。若列出一些算法，则成功，如图：

5、使用Mahout 之入门级使用
5.1、启动Hadoop
5.2、下载测试数据
      http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/链接中的synthetic_control.data

5.3、上传测试数据
hadoop fs -put synthetic_control.data /user/root/testdata
5.4  使用Mahout中的kmeans聚类算法，执行命令：
mahout -core  org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
花费9分钟左右完成聚类。

5.5 查看聚类结果
   执行hadoop fs -ls /user/root/output，查看聚类结果。