http://log.medcl.net/item/2011/02/mahout_install/
Apache Mahout 是一个机器学习的框架，构建在hadoop上支持大规模数据集的处理，目前最新版本0.4。
Apache Mahout 简介
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout/
基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/
Taste：
http://taste.sourceforge.net
Mahout currently has
- Collaborative Filtering
- User and Item based recommenders
- K-Means, Fuzzy K-Means clustering
- Mean Shift clustering
- Dirichlet process clustering
- Latent Dirichlet Allocation
- Singular value decomposition
- Parallel Frequent Pattern mining
- Complementary Naive Bayes classifier
- Random forest decision tree based classifier
- High performance java collections (previously colt collections)
- A vibrant community
- and many more cool stuff to come by this summer thanks to Google summer of code
mahout安装（centos）
cd /usr/local
sudo mkdir mahout
sudo svn co http://svn.apache.org/repos/asf/mahout/trunk mahout
安装maven3
cd /tmp
sudo wget http://apache.etoak.com//maven/binaries/apache-maven-3.0.2-bin.tar.gz
tar vxzf apache-maven-3.0.2-bin.tar.gz
sudo mv apache-maven-3.0.2 /usr/local/maven
vi ~/.bashrc
添加如下两行
export M3_HOME=/usr/local/maven
export PATH=${M3_HOME}/bin:${PATH}
执行 . ~/.bashrc，使设置生效[或者先logout，之后再login]
查看maven版本，看是否安装成功
mvn -version
安装mahout
cd /usr/local/mahout
sudo mvn install
如果报JAVA_HOME is not set，如果是用sudo，检查root的java设置
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6/
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
执行. /etc/profile 再执行mvn clean install -DskipTests=true //skip tests,fast build
数据准备
cd /tmp
wget http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data
hadoop fs -mkdir testdata
hadoop fs -put synthetic_control.data testdata
hadoop fs -lsr testdata
如果报HADOOP_HOME环境变量没有设置
sudo vi /etc/profile，添加
export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop-0.20/
hadoop集群来执行聚类算法
cd /usr/local/mahout
bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.canopy.Job
bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.fuzzykmeans.Job
bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.dirichlet.Job
bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.meanshift.Job
如果执行成功，在hdfs的/user/dev/output里面应该可以看到输出结果
GroupLens Data Sets
http://www.grouplens.org/node/12，包括MovieLens Data Sets、Wikilens Data Set、Book-Crossing Data Set、Jester Joke Data Set、EachMovie Data Set
下载1m的rating数据
mkdir 1m_rating
wget http://www.grouplens.org/system/files/million-ml-data.tar__0.gz
tar vxzf million-ml-data.tar__0.gz
rm million-ml-data.tar__0.gz
拷贝数据到grouplens代码的目录，我们先本地测试下mahout的威力
cp *.dat /usr/local/mahout/examples/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/example/grouplens
cd /usr/local/mahout/examples/
执行
mvn -q exec:java -Dexec.mainClass="org.apache.mahout.cf.taste.example.grouplens.GroupLensRecommenderEvaluatorRunner"
如果不想做上面拷贝文件的操作，则指定输入文件位置就行,如下：
mvn -q exec:java -Dexec.mainClass="org.apache.mahout.cf.taste.example.grouplens.GroupLensRecommenderEvaluatorRunner" -Dexec.args="-i input——file"
上传到hdfs
hadoop fs -copyFromLocal 1m_rating/ mahout_input/1mrating
补充
mahout，svn地址：https://svn.apache.org/repos/asf/mahout/trunk
https://cwiki.apache.org/MAHOUT/creating-vectors-from-text.html
将lucene索引数据转换成文本向量，指定索引目录~/index 字段名称Name,索引临时输出文件~/dict.txt ，最终结果输出文件路径output.txt,并限制最大向量数目50
$/usr/local/mahout/bin/mahout lucene.vector --dir ~/index --field Name --dictOut ~/dict.txt --output output.txt --max 50 --norm 2
查看下dict的文件内容
$head -n dict.txt
10225
#term doc freq idx
Michale 67 0
medcl 1 1
jack 3 2
lopoo 2 3
003 2 4
由上面的数据可见，dict.txt里面是我们的指定的Name字段的索引信息
使用taste-web来快速构建基于grouplens数据集的电影推荐系统
$cd taste-web/
拷贝grouplens的推荐包到taste-web的lib目录下，如果jar包还没有，转到目录执行mvn install即可
$ cp examples/target/grouplens.jar taste-web/lib/
taste-web]$ vi recommender.properties
取消掉这一行的注释，配置使用grouplens的recommender，如下：
recommender.class=org.apache.mahout.cf.taste.example.grouplens.GroupLensRecommender
启动jetty，如果一切正常，访问8080端口,可以看到有这么个webservice，http://platformb:8080/RecommenderService.jws
mvn jetty:run-war
执行如下命令，查看推荐结果：http://platformb:8080/RecommenderServlet?userID=1
看截图1，2，结果的第一列表示推荐的评分，第二项为电影的id，简单几步就完成了一个推荐功能，是不是很强悍啊。
彪悍的配置文件们