基于mahout的itembased算法
事实上mahout分布式上仅仅是实现了部分算法。比方推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现，User-based没有分布式实现。
Mahout已实现的算法（单机版和分布式版）
https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html
大多数情况下，我们仅仅是调用mahout的算法，要么单机版，要么分布式版。
那么mahout的分布式算法怎么调用呢？
事实上mahout分布式算法调用有两种方式，
一种是命令行提交hadoop任务，
一种是java程序提交hadoop任务。
1 命令行方式
./mahout recommenditembased -sSIMILARITY_LOGLIKELIHOOD -i /home/linger/j2ee-workspace/linger/data/dataset.csv-o /home/linger/j2ee-workspace/linger/data/out.csv --numRecommendations 3
能够參考官方文档
http://mahout.apache.org/users/recommender/intro-itembased-hadoop.html
2 java程序调用事实上就是先把数据复制到hdfs，然后在hadoop中做运算。
能够參考这篇文章
http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/
Mahout分步式程序开发基于物品的协同过滤ItemCF
PS：mahout有个坑，就是uid和itemid必须为long型。
能够參考以下这篇文章解决
mahout做推荐时uid，pid为string类型
http://blog.csdn.net/pan12jian/article/details/38703569
看到这里，大家应该会认为，对于mahout已实现算法，调用是非常easy的。
欲更近一层楼，必须学会源代码分析和源代码改动，最后还要学会基于map-reduce实现分布式算法。
学会源代码分析和源代码改动，是为了更好地使用mahout，由于有时须要依据自己的特定需求来做调整，甚至优化。
学会基于map-reduce实现分布式算法，是由于有些算法mahout并没有实现，所以要自己开发。
本文链接：http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/42087071
本文作者：linger