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mahout-examples-0.8-job.jar包是配置mahout環(huán)境所必須的文件包，能夠為mahout環(huán)境提供更多算法實例，更加便捷的輔助軟件開發(fā)，包括分類、過濾等功能，是一份及其重要的文件包。感興趣的朋友歡迎前來IT貓撲下載體驗吧！

mahout-examples-0.8-job.jar包

mahout基本介紹

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。Mahout包含許多實現(xiàn)，包括聚類、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。

mahout主要特性

雖然在開源領(lǐng)域中相對較為年輕，但 Mahout 已經(jīng)提供了大量功能，特別是在集群和 CF 方面。Mahout 的主要特性包括：

Taste CF。Taste 是 Sean Owen 在 SourceForge 上發(fā)起的一個針對 CF 的開源項目，并在 2008 年被贈予 Mahout。

一些支持 Map-Reduce 的集群實現(xiàn)包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。

Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分類實現(xiàn)。

針對進化編程的分布式適用性功能。

Matrix 和矢量庫。

上述算法的示例。

Mahout環(huán)境的安裝和配置

在安裝運行mahout之前，需要配置好hadoop。我的hadoop是vmware8.0+ubuntu12.04+ubuntu12.04.兩臺虛擬機搭建的集群。網(wǎng)上資料很多。這里主要介紹mahout的安裝和運行。

1、首先在下載mahout0.8.我選擇是的mahout-examples-0.8-job.jar。（如果你在windows下運行，可以下載zip）

2、下載完畢，我們拷貝到虛擬機ubuntu系統(tǒng)桌面上中，然后把它拷貝到本地目錄下cd Desktop/cp mahout-examples-0.8-job.jar/home/sun/(把mahout安裝包拷貝到用戶sun的目錄下)

然后解壓 tar zxvf mahout-examples-0.8-job.jar。

解壓之后 ls -l 。可以看到解壓之后的文件

如果想修改文件名可以使用mv。google 百度之...

3、配置文件

找到etc/profile 進行編輯。

sudo gedit /etc/profile

提示你輸入密碼，輸入密碼之后就進入了profile文件里面，在最下面可以看到

修改完畢之后，一定要運行source /etc/profile命令，使其生效。

4、在mahout安裝目錄下的bin文件內(nèi)找到mahot 文件

比如這個路徑：/home/sun/mahout-examples-0.8-job.jar/bin，在mahout文件里添加hadoop路徑，必須要添加的，否則運行出錯。打開之后，在#!/bin/bash的下面添加hadoop的安裝路徑和配置路徑 ?（不要直接復(fù)制粘貼，請參照你的安裝路徑）

# ? ?HADOOP_HOME=/home/sun/hadoop-2.2.0

# ? ?HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf

添加這兩行，保存退出！

5、安裝完畢。下面我們可以測試是否安裝成功。

退回根目錄下，運行mahout。如實看到下面兩行則表示成功。等待片刻（時間有點長，大概1分鐘左右），會列出所包含有的算法。

6、啟動hadoop-- 。 ./sbin/start-dfs.sh和./sbin/start-yarn.sh。

運行jps.可以看到

6331 jar

7555 SecondaryNameNode

8308 RunJar

7288 NameNode

5045 FsShell

2906 RunJar

8402 Jps

4733 RunJar

表示已經(jīng)成功?。?！

7、接下來就是測試階段了。

下載測試文件synthetic_control.data，并把這個文件放在$MAHOUT_HOME目錄下。（這個好像是必須，我放到其他目錄下，運行時會出錯?。。〔恢獁hy）

然后把synthetic_control.data拷貝到hdfs文件系統(tǒng)下面。新建一個testdata(名字必須為testdata).

hdfs dfs -mkdir testdata

然后拷貝

hdfs dfs -put $MAHOUT_HOME/synthetic_control.data testdata/

我們只用kmeans算法。輸入例子為hadoop jar /home/hadoop/mahout-distribution-0.8/mahout-examples-0.8-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

然后就開始運行了。需要一段時間。因為內(nèi)容比較多。

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