一、Mahout简介
Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括集群、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
(就是他，骑在象头上的那个Mahout)
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 ClusteringCanopy聚类
K-means ClusteringK均值算法
Fuzzy K-means模糊K均值
Expectation MaximizationEM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 AllocationLDA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 recommendersTaste(UserCF, ItemCF, SlopeOne)
Distributed RecommendersItemCF
向量相似度计算RowSimilarityJob计算列间相似度
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
方法一、Mahout安装、配置
一、下载Mahout
http://archive.apache.org/dist/mahout/
二、解压
tar -zxvf mahout-distribution-0.9.tar.gz
三、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
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:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null
四、验证Mahout是否安装成功
执行命令mahout。若列出一些算法，则成功，如图：
五、使用Mahout 之入门级使用
5.1、启动Hadoop
5.2、下载测试数据
5.3、上传测试数据
hadoop fs -put synthetic_control.data /user/root/testdata
5.4 使用Mahout中的kmeans聚类算法，执行命令：
mahout -core org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
花费9分钟左右完成聚类 。
5.5 查看聚类结果
执行hadoop fs -ls /user/root/output，查看聚类结果。
Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。Hadoop的安装网上很多，并不复杂，这里不再讲述，接下来阐述怎么安装Mahout。
1：下载二进制解压安装。
到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7下载，我选择下载二进制包，直接解压及可。hadoop@ubuntu:~$ tar -zxvf mahout-distribution-0.7.tar.gz
2：配置环境变量：在/etc/profile，/home/hadoop/.bashrc中添加如下红色信息
#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：启动hadoop，也可以用伪分布式来测试
4：mahout --help #检查Mahout是否安装完好，看是否列出了一些算法
5：mahout使用准备
a.下载一个文件synthetic_control.data，下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data，并把这个文件放在$MAHOUT_HOME目录下。
b.启动Hadoop：$HADOOP_HOME/bin/start-all.sh
c.创建测试目录testdata，并把数据导入到这个tastdata目录中(这里的目录的名字只能是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(这会运行几分钟左右)hadoop@ubuntu:~/$ hadoop jar /home/hadoop/mahout-distribution-0.7/mahout-examples-0.7-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
e.查看结果hadoop@ubuntu:~/$ hadoop fs -lsr output
如果看到以下结果那么算法运行成功，你的安装也就成功了。
clusteredPoints clusters-0 clusters-1 clusters-10 clusters-2 clusters-3 clusters-4 clusters-5 clusters-6 clusters-7 clusters-8 clusters-9 data
