最近在做mahout源码调用的时候，发现一个参数：startPhase和endPhase,这两个参数是什么意思呢？比如运行RecommenderJob时，可以看到10个MR任务，所以猜测是否是一个phase代表一个MR？
带着这样的疑问进行了实验：
$Hadoop_HOME/bin/hadoop jar mahout-0.7/core/target/mahout-core-0.7-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob --input input/intro.csv --output date1129/cf00 --tempDir date1129/cftemp00 --booleanData false --similarityClassname SIMILARITY_COOCCURRENCE --startPhase 0 --endPhase 4
但是，实验结果却还是那样，仍然运行了10个MR，然后就去google了，网上看到这个一个观点：The first MR job is index 0. So setting –startPhase 1 will execute the 2nd
job onwards. Putting in –endPhase 2 would stop after the 3rd job. ，来自http://lucene.472066.n3.nabble.com/RowSimilarity-startphase-and-endphase-parameters-td2119682.html。这个的意思其实就是说MR job 和phase是同一个意思，但是我实验后却证明不是这样；
而且网上这个话题比较少涉及到，没办法只能看源码了。
看 mahout的源码可以看到基本的算法Job都继承来AbstractJob这个类，而AbstractJob这个类里面有一个 shouldRunNextPhase方法，这个方法是和startPhase和endPhase这两个参数有关的，所以如果 RecommenderJob里面有这个方法的话，那么应该就可以说startPhase和endPhase两个参数是有作用的；
我没有继 续分析源码了，下面说下我的做法：我在AbstractJob这个类的shouldRunNextPhase里面加入了打印currentPhase和 startPhase,endPhase以及这个方法返回的boolean值，不过这个如果在终端运行（也就是上面提及的在命令行运行）的话，是看不到打 印的内容的。同时也可以不打印，而是选择用log，写入log,不过这个要去slave节点机才能看到，比较麻烦，所以就没有使用Log.
如 何才能打印出结果呢？使用mvn编译mahout的源代码（修改过的），然后在$MAHOUT_SOUCE/core/targe里面有mahout- core-0.7-job.jar文件，把这个文件拷贝到eclipse，然后直接编写代码调用这个jar文件里面的RecommenderJob类就可 以在Console里面看到我们打印的信息了，这样就可以看出来MR Job和phase的区别了。
那么，phase的意义到底是什么呢？其实pahse的含义就是几个MR的一个集合，不定数目的MR job视为一个phase。这个有什么好处呢？比如你运行RecommenderJob时前面的两个phase都运行成功了，但是后面的运行出错，那么是 否要继续从第一个phase开始运行呢，其实完全没有必要，可以设置startPhase和endPhase这两个参数，直接跳过前面两个Phase。
那么回到最开始的问题，为什么我设置了那两个参数，但是却没有作用呢？因为RecommenderJob只有四个phase，而我设置0-4超过了最大值3，所以所有的MR job仍照常运行。
推荐系统相关
- 第一步，利用上面的数据建立一个co-occurrence矩阵。矩阵主要作用是告诉我们2个项目同时被用户购买的发生次数。它基本上是一个以n×n的方形矩阵（n是用户购买的所有项目的总数）。
- 下一步，计算用户购买了哪些项目的向量，以单列矩阵实现。
- 最后一步，把第一步生成的co-occurrence矩阵与用户向量相乘得到推荐数据。我们把最大非零值的项目推荐给用户。
下面让我们来分析一下航班预订系统。当一个用户需要购买到达某地的机票的时候，我们就会基于他之前购买过的航班记录和其他相似乘客的订票记录，给他推荐航班。假设MySQL里面存在这样的数据，我们可以使用sqoop脚本把数据导入到HDFS：
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sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/reservation --username krishna --password pass123 --table useritem |
在Hadoop中运行以下mashout脚本
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hadoop jar mahout-core-0.6-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob -Dmapred.input.dir=input/input.txt -Dmapred.output.dir=output --usersFile input/users.txt --booleanData --similarityClassname SIMILARITY_COOCCURRENCE |
最后，运行sqoop脚本把分析结果导回到mysql中：
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sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/reservation --username krishna --password pass123 --table useritem --export-dir useritem/part-m-00000 |