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：

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

           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。

方法二、 Mahout安装与配置

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