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Hadoop入门进阶课程9–Mahout介绍、安装与应用案例详解大数据

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【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件

1、搭建环境

部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。

Hadoop搭建环境：

l  虚拟机操作系统： CentOS6.6  64位，单核，1G内存

l  JDK：1.7.0_55 64位

l  Hadoop：1.1.2

2、Mahout介绍

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。AMahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。

Mahout的意思是大象的饲养者及驱赶者。Mahout 这个名称来源于该项目（有时）使用 Apache Hadoop —其徽标上有一头黄色的大象 —来实现可伸缩性和容错性。

Mahout 项目是由 Apache Lucene（开源搜索）社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的，他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在其中实现一些常见的用于集群和分类的机器学习算法。该社区最初基于 Ng et al. 的文章 “Map-Reduce for Machine Learning on Multicore”（见 参考资料），但此后在发展中又并入了更多广泛的机器学习方法。Mahout 的目标还包括：

l  建立一个用户和贡献者社区，使代码不必依赖于特定贡献者的参与或任何特定公司和大学的资金。

l  专注于实际用例，这与高新技术研究及未经验证的技巧相反。

l  提供高质量文章和示例

3、搭建Mahout环境

3.1 部署过程

3.1.1 下载Mahout

在Apache下载最新的Mahout软件包，点击下载会推荐最快的镜像站点，以下为下载地址：http://archive.apache.org/dist/mahout/0.6/

clip_image002

也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，解压该安装包并把该安装包复制到/app目录中

cd /home/shiyanlou/install-pack

tar -xzf mahout-distribution-0.6.tar.gz

mv mahout-distribution-0.6 /app/mahout-0.6

clip_image004

3.1.2 设置环境变量

使用如下命令编辑/etc/profile文件：

sudo vi /etc/profile

声明mahout的home路径和在path加入bin的路径：

export MAHOUT_HOME=/app/mahout-0.6

export MAHOUT_CONF_DIR=/app/mahout-0.6/conf

export PATH=$PATH:$MAHOUT_HOME/bin

clip_image006

编译配置文件/etc/profile，并确认生效

source /etc/profile

echo $PATH

3.1.3 验证安装完成

重新登录终端，确保hadoop集群启动，键入mahout –help命令，检查Mahout是否安装完好，看是否列出了一些算法：

mahout –help

clip_image008

3.2 测试例子

3.2.1 下载测试数据

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，也可以在/home/shiyanlou/install-pack/class9目录中找到该测试数据文件，把这个文件放在$MAHOUT_HOME/testdata目录下

cd /home/shiyanlou/install-pack/class9

mkdir /app/mahout-0.6/testdata

mv synthetic_control.data /app/mahout-0.6/testdata

clip_image010

3.2.2 启动Hadoop

通过下面命令启动hadoop并通过jps查看进程

cd /app/hadoop-1.1.2/bin

./start-all.sh

jps

clip_image012

3.2.3 使用kmeans算法

使用如下命令进行kmeans算法测试：

cd /app/mahout-0.6/

mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

clip_image014

这里需要说明下，当你看到下面的代码时以为是错的，其实不是，原因：MAHOUT_LOCAL：设置是否本地运行，如果设置该参数就不会在hadoop运行了，一旦设置这个参数那HADOOP_CONF_DIR 和HADOOP_HOME两个参数就自动失效了。

MAHOUT_LOCAL is not set, so we don't add HADOOP_CONF_DIR to classpath.

no HADOOP_HOME set , running locally

3.2.4 查看结果

结果会在根目录建立output新文件夹，如果下图结果表示mahout安装正确且运行正常：

cd /app/mahout-0.6/output

ll

clip_image016

4、测试例子：运行20newsgroup

4.1 算法流程

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

这二十个新闻组数据集合是收集大约20,000新闻组文档，均匀的分布在20个不同的集合。这20个新闻组集合采集最近流行的数据集合到文本程序中作为实验，根据机器学习技术。例如文本分类，文本聚集。我们将使用Mahout的Bayes Classifier创造一个模型，它将一个新文档分类到这20个新闻组集合范例演示

clip_image018

 

4.2 实现过程（mahout 0.6版本）

4.2.1 下载数据并解压数据

下载20Newsgroups数据集，地址为 http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ ，下载20news-bydate.tar.gz数据包，也可以在/home/shiyanlou/install-pack/class9目录中找到该测试数据文件：

clip_image020

解压20news-bydate.tar.gz数据包，解压后可以看到两个文件夹，分别为训练原始数据和测试原始数据：

cd /home/shiyanlou/install-pack/class9

tar -xzf 20news-bydate.tar.gz

clip_image022

在mahout根目录下建data文件夹，然后把20news训练原始数据和测试原始数据迁移到该文件夹下：

mkdir /app/mahout-0.6/data

mv 20news-bydate-t* /app/mahout-0.6/data

ll /app/mahout-0.6/data

clip_image024

4.2.2 建立训练集

通过如下命令建立训练集，训练的数据在20news-bydate-train目录中，输出的训练集目录为 bayes-train-input：

cd /app/mahout-0.6

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups /

-p /app/mahout-0.6/data/20news-bydate-train /

-o /app/mahout-0.6/data/bayes-train-input /

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer /

-c UTF-8

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4.2.3 建立测试集

通过如下命令建立训练集，训练的数据在20news-bydate-test目录中，输出的训练集目录为 bayes-test-input：

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups /

-p /app/mahout-0.6/data/20news-bydate-test /

-o /app/mahout-0.6/data/bayes-test-input /

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer /

-c UTF-8

clip_image028

4.2.4 上传数据到HDFS

在HDFS中新建/class9/20news文件夹，把生成的训练集和测试集上传到HDFS的/class9/20news目录中：

hadoop fs -mkdir /class9/20news

hadoop fs -put /app/mahout-0.6/data/bayes-train-input /class9/20news

hadoop fs -put /app/mahout-0.6/data/bayes-test-input /class9/20news

hadoop fs -ls /class9/20news

hadoop fs -ls /class9/20news/bayes-test-input

clip_image030

4.2.5 训练贝叶斯分类器

使用trainclassifier类训练在HDFS中/class9/20news/bayes-train-input的数据，生成的模型放到/class9/ 20news/newsmodel 目录中：

mahout trainclassifier /

-i /class9/20news/bayes-train-input /

-o /class9/20news/newsmodel /

-type cbayes /

-ng 2 /

-source hdfs

clip_image032

4.2.6 观察训练作业运行过程

注：实验楼为命令行界面，无法观测到该步骤界面，以下描述仅做参考

在训练过程中在JobTracker页面观察运行情况，链接地址为http://**.***.**.***:50030/jobtracker.jsp，训练任务四个作业，大概运行了15分钟左右：

clip_image034

点击查看具体作业信息

clip_image036

map运行情况

clip_image038

作业运行情况

clip_image040

4.2.7 查看生成模型

通过如下命令查看模型内容：

hadoop fs -ls /class9/20news

hadoop fs -ls /class9/20news/newsmodel

hadoop fs -ls /class9/20news/newsmodel/trainer-tfIdf

clip_image042

4.2.8 测试贝叶斯分类器

使用testclassifier类训练在HDFS中./20news/bayestest-input的数据，使用的模型路径为./ 20news/newsmodel：

mahout testclassifier /

-m /class9/20news/newsmodel /

-d /class9/20news/bayes-test-input /

-type cbayes /

-ng 2 /

-source hdfs /

-method mapreduce

clip_image044

4.2.9 观察训练作业运行过程

注：实验楼为命令行界面，无法观测到该步骤界面，以下描述仅做参考

在执行过程中在JobTracker页面观察运行情况，链接地址为http://hadoop:50030/jobtracker.jsp，训练任务1个作业，大概运行了5分钟左右：

clip_image046

作业的基本信息

clip_image048

map运行情况

clip_image050

reduce运行情况

clip_image052

4.2.10 查看结果

这个混合矩阵的意思说明：上述a到u分别是代表了有20类别，这就是我们之前给的20个输入文件，列中的数据说明每个类别中被分配到的字节个数，classified说明应该被分配到的总数

381  0  0  0  0  9  1  0  0  0  1  0  0  2  0  1  0  0  3  0  0  |  398  a = rec.motorcycles

意思为rec.motorcycles 本来是属于 a，有381篇文档被划为了a类，这个是正确的数据，其它的分别表示划到 b~u类中的数目。我们可以看到其正确率为 381/398=0.9573 ,可见其正确率还是很高的了。

clip_image054

4.3 实现过程（mahout 0.7+版本）

在0.7版本的安装目录下$MAHOUT_HOME/examples/bin下有个脚本文件classifu-20newsgroups.sh，这个脚本中执行过程是和前面分布执行结果是一致的，只不过将各个API用shell脚本封装到一起了。从0.7版本开始，Mahout移除了命令行调用的API：prepare20newsgroups、trainclassifier和testclassifier，只能通过shell脚本执行。

执行 $MAHOUT_HOME/examples/bin/classify-20newsgroups.sh 四个选项中选择第一个选项，

clip_image056

执行结果如下：

clip_image058

5、问题解决

5.1 使用mahout0.7+版本对20Newsgroup数据建立训练集时出错

使用如下命令对20Newsgroupt数据建立训练集时：

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups /

-p /app/mahout-0.9/data/20news-bydate-train /

-o /app/mahout-0.9/data/bayes-train-input /

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer/

-c UTF-8

出现如下错误，原因在于从0.7版本开始，Mahout移除了命令行调用的prepare20newsgroups、trainclassifier和testclassifier API，只能通过shell脚本执行$MAHOUT_HOME/examples/bin/classify-20newsgroups.sh进行

14/12/7 21:31:35 WARN driver.MahoutDriver: Unable to add class: org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups

14/12/7 21:31:35 WARN driver.MahoutDriver: No org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups.props found on classpath, will use command-line arguments only

Unknown program 'org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups' chosen.

Valid program names are:

  arff.vector: : Generate Vectors from an ARFF file or directory

  baumwelch: : Baum-Welch algorithm for unsupervised HMM training

  …….

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/bigdata/8575.html

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