利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法

 Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎聚类分类三个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析。Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是Mahout最大的优势所在。相比较于WekaRapidMiner等图形化的机器学习软件,Mahout只提供机器学习的程序包
(library),不提供用户图形界面,并且Mahout并不包含所有的机器学习算法实现,这一点可以算得上是她的一个劣势,但前面提到过Mahout并不是“又一个机器学习软件”,而是要成为一个“可扩展的用于处理大数据的机器学习软件”,但是我相信会有越来越多的机器学习算法会在Mahout上面实现。[1]
 
    二、介绍K-Means
    https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/K-Means+Clustering#,这是Apache官网上的算法描述,简单来说就是基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。[2]    三、在Hadoop上实现运行    1,实验环境
        ①hadoop集群环境:1.2.1 一个Master,两个Slaves,在开始运行kmeans时启动hadoop
        ②操作系统:所有机器的系统均为ubuntu12.04
        ③Mahout版本:采用的是0.5版    2,数据准备
        数据采用的是http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data,这是网上提供的一个比较不错是数据源。然后用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata,将在我桌面的文件data上传到HDFS的testdata目录下,这里为什么是testdata,我也正在思考,因为我本来是上传到input里,但是运行时提示could not find ….user/testdata之类的,所以现改为了testdata。    3,运行
        ①配置Mahout环境:在Apache官网下载Mahout的版本,我选择的是0.5,下载地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Downloads。然后解压到你指定的目录,将此目录路径写入/etc/profile,添加如下语句:
export MAHOUT_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/mahout-distribution-0.5
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf
export PATH=$PATH:/home/hadoop/hadoop-1.2.1/binMAHOUT_HOME/bin
然后执行 source /etc/profile。在mahout目录下执行bin/mahout命令,检测系统是否安装成功。
注:此处修改环境变量有些网上提示是/etc/bash.bashrc,我也试着修改过,但是发现在我这里使环境变量生效的是profile。
②运行Mahout里自带的K-Means算法,bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job,这里启动后遇到了一点问题,提示Could not find math.vector,后来参考这篇http://jerrylead.iteye.com/blog/1188929日志解决。
    4,结果
       在我的环境下运行5分钟左右,最后生成一个文件
   四、总结
Mahout是一个很强大的数据挖掘工具,需要进行更深层的了解。

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