mahout安装

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。而且也不复杂，这里不再讲述。这里默认hadoop已经安装完成。

1：下载二进制解压安装。

到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.5/ 下载，我选择下载二进制包，直接解压及可。

2：配置环境变量：HADOOP_HOME,HADOOP_CONF_DIR,MAHOUT_HOME,格式如下

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-0.20.205.0

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-0.20.205.0/conf

export MAHOUT_HOME=/usr/local/mahout-distribution-0.5

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH

3:(注意)

网上都说运行bin/mahout --help来查看一些算法以及是否安装成功，这其实是有问题的。bin/mahout --help有bug,有时候运行会提示Unknown program '--help' chosen.这其实并不代表安装出了问题。

你可以继续试下bin/mahout -h或者bin/mahout kmeans --help.应该说如果配置没有问题的话bin/mahout kmeans --help应该是可以正常运行的。

4：准备

　　1.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。

　　2.启动Hadoop：$HADOOP_HOME/bin/start-all.sh

　　3.在$MAHOUT_HOME目录下创建测试目录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_HOME/bin/hadoop fs -mkdir testdata

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put  $MAHOUT_HOME/synthetic_control.data $MAHOUT_HOME/testdata

　　4.使用kmeans算法(这会运行1分钟左右)

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $MAHOUT_HOME/mahout-examples-0.5-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

　　5.查看结果

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -lsr output

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -get output $MAHOUT_HOME/examples

　　　　$cd $MAHOUT_HOME/examples/output

　　　　$ ls

　　　　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

6,

clusteredPoints：存放的是最后聚类的结果，将cluster-id和documents-id都展示出来了，用mahout seqdumper读clusteredPoints结果的key-value类型是(IntWritable,WeightedVectorWritable)

clusters-N：是第N次聚类的结果，其中n为某类的样本数目，c为各类各属性的中心，r为各类属性的半径。 clusters-N结果类型是(Text,Cluster)

data：存放的是原始数据，这个文件夹下的文件可以用mahout vectordump来读取，原始数据是向量形式的，其它的都只能用mahout seqdumper来读取，向量文件也可以用mahout seqdumper来读取，只是用vectordump读取出来的是数字结果，没有对应的key，用seqdumper读出来的可以看到key，即对应的url，而value读出来的是一个类描述，而不是数组向量

bin/mahout seqdumper --input  /user/hadoop/output/data/part-m-00000 --output test.txt（此处Input必须为filesystem上的目录）

mahout中的kmeans结果分析

运行官网上的mahout kmeas示例，结果文件夹有clusteredPoints，clusters-N，data，用命令mahout seqdumper仔细看了一下结果文件

clusteredPoints：存放的是最后聚类的结果，将cluster-id和documents-id都展示出来了，用mahout seqdumper读clusteredPoints结果的key-value类型是(IntWritable,WeightedVectorWritable)

clusters-N：是第N次聚类的结果，其中n为某类的样本数目，c为各类各属性的中心，r为各类属性的半径。 clusters-N结果类型是(Text,Cluster)

data：存放的是原始数据，这个文件夹下的文件可以用mahout vectordump来读取，原始数据是向量形式的，其它的都只能用mahout seqdumper来读取，向量文件也可以用mahout seqdumper来读取，只是用vectordump读取出来的是数字结果，没有对应的key，用seqdumper读出来的可以看到key，即对应的url，而value读出来的是一个类描述，而不是数组向量

为什么mahout seqdumper可以读任何SequenceFiles文件呢？看了一下源文件，是因为用的reader.getValueClass().newInstance()去读取的

clusters-0：读出来的结果(key,value)类型是(Text，Canopy)，我猜应该是随机从原始数据里取出五个点来做初始聚类中心点，看到里面有RandomAccessSparseVector类，而后成的clusters-N读出来的(key，value)都是(Text，Cluster)类型，查了一下Canopy，说Canopy 聚类算法经常用于 K 均值聚类算法的预处理，用来找合适的 k 值和簇中心。

bin/mahout clusterdump --seqFileDir output/clusters-10 --pointsDir output/clusteredPoints --output /home/test/output
这个命令会将每一类的点列出来，seqFileDir指向的目录存放的是某类有几个点和该类的质心点及半径，即clusters-N目录，pointsDir指向的是所有输入点归于哪一类，即clusteredPoints目录，两者联合起来，就可以列举出属于同一类的所有点

注意seqFileDir指向的目录，要是最后一次迭代的结果目录，最后一次迭代的结果才是最终的结果

mahout Kmeans聚类有两个重要参数：收敛Delta和最大迭代次数.所以有时候改敛时,并还没有达到最大迭代次数

关于mahout命令的运行的几点说明

1.如果没设置HADOOP_HOME，mahout seqdumper的输入路径是本地的目录，而不是HDFS上的目录，如果要查看HDFS上的结果，需要先将文件从HDFS上拷下来，当设置了HADOOP_HOME后，用seqdumper去查看结果时，输入路径则是HDFS上的目录。

2.读写路径跟源文件中是不是用到hadoop的FileSystem类无关，前面一直理解错了，以为用到这个类，就认为一定是在HDFS上操作，自己写了一个简单的SequenceFile文件读写测试，发现刚开始run as->java application，读写操作是操作的本地目录，如果run as->run on hadoop，则读写操作就在HDFS上，将hadoop停掉后，此时在去run as->java application，一直会提示连接不到hdfs，难道一次操作在hdfs上后，后面不管是run as->java application，还是run as->run on hadoop，都必须是在hdsf上吗？有知道原因的大侠，还请赐教！hadoop在启动过后，需要等一段时间，因为还在安全模式下，此时不能在hdfs上创建文件

3.将(Text，ParseText)->(Text，Text)，这样才能用seq2sparse将文本转成向量，如果不这样的话，必须自己将文本信息用tfidf算法转成对应的数组，然后再由

RandomAccessSparseVector类或DenseVector类包装成向量，因为现有的算法中，还没有直接处理文本的，全都要转成数字来度量特征，然后根据某种条件收敛，从这里也可以看出计算机对数学的依赖有多大了，自然语言是不好处理的。