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Mahout安装及测试

1、 安装前配置的环境：

a)     操作系统为Ubuntu12.04 desktop版

b)     Jdk为jdk1.6

c)      Hadoop为hadoop1.0.2

d)     Eclipse

2、mahout安装、配置

Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。Hadoop的安装参考我之前文档，这里不再讲述，接下来阐述怎么安装Mahout。

Mahout的安装配置有两种方式:其一，下载源码（直接下载源码或通过svn下载源码都可以），然后使用maven进行编译；其二，下载完整包进行解压缩。下面对第二种方式进行介绍。

1在mahout官网：http：//mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/下载Mahout-0.7版本，然后解压缩和安装，命令：

tar –zxvfmahout-distribution-0.7.tar.gz

解压之后该目录可以看到19个文件。。

2配置环境变量：在/etc/profile中添加如下信息

exportMAHOUT_HOME=/usr/local/mahout/mahout-distribution-0.7

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/

lib/dt.jar:$MAHOUT_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

exportPATH=$JAVA_HOME/bin: $MAHOUT_HOME/bin: $HADOOP_HOME

/bin:$HADOOP_HOME/conf:$PATH

3启动hadoop

4测试mahout：

mahout –version

3、测试

1下载测试数据synthetic_control.data，下载地址

/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data。该数据集为控制图数据，有600个样本，每个样本60个属性，分为6各类。

2把该数据集上传到HDFS文件系统中，命令如下：

hadoopfs -mkdir /user/hadoop/testdata

hadoopfs -put synthetic_control.data /user/hadoop/testdata

（HDFS文件系统中的目录设为此，是因为测试算法的默认设置为此）

3使用Canopy算法进行测试，命令如下：

Hadoop  jar  /usr/local/mahout/mahout-distribution-0.7/mahout-exa

mples-0.7-job.jar  org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.canopy.Job

4使用kmeans算法进行测试，命令如下：

Hadoop  jar  /usr/local/mahout/mahout-distribution-0.7/mahout-exa

mples-0.7-job.jar  org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

4查看结果：在HDFS文件系统中可以看到输出的文件，但是这些文件都是序列文件。

5使用mahout的文件转换把序列文件转换为文本文件，这样就能比较清晰的分析输出结果，命令如下：

Hadoopjar  mahout-examples-0.7-job.jarorg.apache.mahout.utils.clustering.

ClusterDumper–i /user/hadoop/output/clusters-0-final –p /user/hadoop/

clusteredPoints–o /home/hadoop/下载/123.data

参数说明：

-i是输入文件路径，即运行Canopy算法产生的中心点文件路径（HDFS文件系统）；-p 是运行Canopy算法后把原始数据分类后的数据文件目录（HDFS文件系统）；

-o是分类结果的所有文本文件要生成的文件路径（本地文件系统）。

在本地文件系统中打开文件即可看到数据文件（部分）：

查看文件全部内容，可以看到共有C-0、C-1、C-2、C-3、C-4、C-5六个类别，且每个类别下面含有属于该类的样本数据。上面所有步骤都成功运行即可说明mahout安装正确。

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