用Maven构建Mahout项目

转载出处：

http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/

前言

基于Hadoop的项目，不管是MapReduce开发，还是Mahout的开发都是在一个复杂的编程环境中开发。Java的环境问题，是困扰着每个程序员的噩梦。Java程序员，不仅要会写Java程序，还要会调linux，会配hadoop，启动hadoop，还要会自己运维。所以，新手想玩起Hadoop真不是件简单的事。

不过，我们可以尽可能的简化环境问题，让程序员只关注于写程序。特别是像算法程序员，把精力投入在算法设计上，要比花时间解决环境问题有价值的多。

目录

1. Maven介绍和安装
2. Mahout单机开发环境介绍
3. 用Maven构建Mahout开发环境
4. 用Mahout实现协同过滤userCF
5. 用Mahout实现kmeans
6. 模板项目上传github

1. Maven介绍和安装

请参考文章：用Maven构建Hadoop项目

开发环境

• Win7 64bit
• Java 1.6.0_45
• Maven 3
• Eclipse Juno Service Release 2
• Mahout 0.6

这里要说明一下mahout的运行版本。

• mahout-0.5, mahout-0.6, mahout-0.7，是基于hadoop-0.20.2x的。
• mahout-0.8, mahout-0.9，是基于hadoop-1.1.x的。
• mahout-0.7，有一次重大升级，去掉了多个算法的单机内存运行，并且了部分API不向前兼容。

注：本文关注于“用Maven构建Mahout的开发环境”，文中的 2个例子都是基于单机的内存实现，因此选择0.6版本。Mahout在Hadoop集群中运行会在下一篇文章介绍。

2. Mahout单机开发环境介绍

如上图所示，我们可以选择在win中开发，也可以在linux中开发，开发过程我们可以在本地环境进行调试，标配的工具都是Maven和Eclipse。

3. 用Maven构建Mahout开发环境

• 1. 用Maven创建一个标准化的Java项目
• 2. 导入项目到eclipse
• 3. 增加mahout依赖，修改pom.xml
• 4. 下载依赖

1). 用Maven创建一个标准化的Java项目

~ D:\workspace\java>mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.maven.archetypes -DgroupId=org.conan.mymahout -DartifactId=myMahout -DpackageName=org.conan.mymahout -Dversion=1.0-SNAPSHOT -DinteractiveMode=false

进入项目，执行mvn命令

~ D:\workspace\java>cd myMahout~ D:\workspace\java\myMahout>mvn clean install

2). 导入项目到eclipse

我们创建好了一个基本的maven项目，然后导入到eclipse中。 这里我们最好已安装好了Maven的插件。

3). 增加mahout依赖，修改pom.xml

这里我使用hadoop-0.6版本，同时去掉对junit的依赖，修改文件：pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.conan.mymahout</groupId><artifactId>myMahout</artifactId><packaging>jar</packaging><version>1.0-SNAPSHOT</version><name>myMahout</name><url>http://maven.apache.org</url><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><mahout.version>0.6</mahout.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.mahout</groupId><artifactId>mahout-core</artifactId><version>${mahout.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.mahout</groupId><artifactId>mahout-integration</artifactId><version>${mahout.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.mortbay.jetty</groupId><artifactId>jetty</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.cassandra</groupId><artifactId>cassandra-all</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>me.prettyprint</groupId><artifactId>hector-core</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies></project>

4). 下载依赖

~ mvn clean install

在eclipse中刷新项目：

项目的依赖程序，被自动加载的库路径下面。

4. 用Mahout实现协同过滤userCF

Mahout协同过滤UserCF深度算法剖析，请参考文章：用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

实现步骤：

• 1. 准备数据文件: item.csv
• 2. Java程序：UserCF.java
• 3. 运行程序
• 4. 推荐结果解读

1). 新建数据文件: item.csv

~ mkdir datafile~ vi datafile/item.csv1,101,5.01,102,3.01,103,2.52,101,2.02,102,2.52,103,5.02,104,2.03,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.04,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.05,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.55,106,4.0

数据解释：每一行有三列，第一列是用户ID，第二列是物品ID，第三列是用户对物品的打分。

2). Java程序：UserCF.java

Mahout协同过滤的数据流，调用过程。

上图摘自：Mahout in Action

新建JAVA类：org.conan.mymahout.recommendation.UserCF.java

package org.conan.mymahout.recommendation;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.common.LongPrimitiveIterator;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.EuclideanDistanceSimilarity;import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;public class UserCF {    final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;    final static int RECOMMENDER_NUM = 3;    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {        String file = "datafile/item.csv";        DataModel model = new FileDataModel(new File(file));        UserSimilarity user = new EuclideanDistanceSimilarity(model);        NearestNUserNeighborhood neighbor = new NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);        Recommender r = new GenericUserBasedRecommender(model, neighbor, user);        LongPrimitiveIterator iter = model.getUserIDs();        while (iter.hasNext()) {            long uid = iter.nextLong();            List list = r.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);            System.out.printf("uid:%s", uid);            for (RecommendedItem ritem : list) {                System.out.printf("(%s,%f)", ritem.getItemID(), ritem.getValue());            }            System.out.println();        }    }}

3). 运行程序
控制台输出:

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementationSLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.uid:1(104,4.274336)(106,4.000000)uid:2(105,4.055916)uid:3(103,3.360987)(102,2.773169)uid:4(102,3.000000)uid:5

4). 推荐结果解读

• 向用户ID1，推荐前二个最相关的物品, 104和106
• 向用户ID2，推荐前二个最相关的物品, 但只有一个105
• 向用户ID3，推荐前二个最相关的物品, 103和102
• 向用户ID4，推荐前二个最相关的物品, 但只有一个102
• 向用户ID5，推荐前二个最相关的物品, 没有符合的

5. 用Mahout实现kmeans

• 1. 准备数据文件: randomData.csv
• 2. Java程序：Kmeans.java
• 3. 运行Java程序
• 4. mahout结果解读
• 5. 用R语言实现Kmeans算法
• 6. 比较Mahout和R的结果

1). 准备数据文件: randomData.csv

~ vi datafile/randomData.csv-0.883033363823402,-3.31967192630249-2.39312626419456,3.347268611188712.66976353341256,1.85144276077058-1.09922906899594,-6.06261735207489-4.36361936997216,1.90509905380532-0.00351835125495037,-0.610105996559153-2.9962958796338,-3.60959839525735-3.27529418132066,0.02300997996417992.17665594420569,6.77290756817957-2.47862038335637,2.534318331672785.53654901906814,2.650897855824745.66257474538338,6.86783609641077-0.558946883114376,1.223328194162375.11728525486132,3.746638715847681.91240516693351,2.95874731384062-2.49747101306535,2.050065047568753.98781883213459,1.00780938946366

这里只截取了一部分，更多的数据请查看源代码。

注：我是通过R语言生成的randomData.csv

x1<-cbind(x=rnorm(400,1,3),y=rnorm(400,1,3))x2<-cbind(x=rnorm(300,1,0.5),y=rnorm(300,0,0.5))x3<-cbind(x=rnorm(300,0,0.1),y=rnorm(300,2,0.2))x<-rbind(x1,x2,x3)write.table(x,file="randomData.csv",sep=",",row.names=FALSE,col.names=FALSE)

2). Java程序：Kmeans.java

Mahout中kmeans方法的算法实现过程。

上图摘自：Mahout in Action

新建JAVA类：org.conan.mymahout.cluster06.Kmeans.java

package org.conan.mymahout.cluster06;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.apache.mahout.clustering.kmeans.Cluster;import org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansClusterer;import org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure;import org.apache.mahout.math.Vector;public class Kmeans {    public static void main(String[] args) throws IOException {        List sampleData = MathUtil.readFileToVector("datafile/randomData.csv");        int k = 3;        double threshold = 0.01;        List randomPoints = MathUtil.chooseRandomPoints(sampleData, k);        for (Vector vector : randomPoints) {            System.out.println("Init Point center: " + vector);        }        List clusters = new ArrayList();        for (int i = 0; i < k; i++) {            clusters.add(new Cluster(randomPoints.get(i), i, new EuclideanDistanceMeasure()));        }        List<List> finalClusters = KMeansClusterer.clusterPoints(sampleData, clusters, new EuclideanDistanceMeasure(), k, threshold);        for (Cluster cluster : finalClusters.get(finalClusters.size() - 1)) {            System.out.println("Cluster id: " + cluster.getId() + " center: " + cluster.getCenter().asFormatString());        }    }}

3). 运行Java程序
控制台输出:

Init Point center: {0:-0.162693685149196,1:2.19951550286862}Init Point center: {0:-0.0409782183083317,1:2.09376666042057}Init Point center: {0:0.158401778474687,1:2.37208412905273}SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementationSLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.Cluster id: 0 center: {0:-2.686856800552941,1:1.8939462954763795}Cluster id: 1 center: {0:0.6334255423230666,1:0.49472852972602105}Cluster id: 2 center: {0:3.334520309711998,1:3.2758355898247653}

4). mahout结果解读

• 1. Init Point center表示，kmeans算法初始时的设置的3个中心点
• 2. Cluster center表示，聚类后找到3个中心点

5). 用R语言实现Kmeans算法
接下来为了让结果更直观，我们再用R语言，进行kmeans实验，操作相同的数据。

R语言代码：

> y<-read.csv(file="randomData.csv",sep=",",header=FALSE) > cl<-kmeans(y,3,iter.max = 10, nstart = 25) > cl$centers          V1         V21 -0.4323971  2.28529492  0.9023786 -0.70111533  4.3725463  2.4622609# 生成聚类中心的图形> plot(y, col=c("black","blue","green")[cl$cluster])> points(cl$centers, col="red", pch = 19)# 画出Mahout聚类的中心> mahout<-matrix(c(-2.686856800552941,1.8939462954763795,0.6334255423230666,0.49472852972602105,3.334520309711998,3.2758355898247653),ncol=2,byrow=TRUE) > points(mahout, col="violetred", pch = 19)

聚类的效果图：

6). 比较Mahout和R的结果
从上图中，我们看到有 黑，蓝，绿，三种颜色的空心点，这些点就是原始的数据。

3个红色实点，是R语言kmeans后生成的3个中心。
3个紫色实点，是Mahout的kmeans后生成的3个中心。

R语言和Mahout生成的点，并不是重合的，原因有几点：

• 1. 距离算法不一样：
  Mahout中，我们用的 “欧氏距离(EuclideanDistanceMeasure)”
  R语言中，默认是”Hartigan and Wong”
• 2. 初始化的中心是不一样的。
• 3. 最大迭代次数是不一样的。
• 4. 点合并时，判断的”阈值(threshold)”是不一样的。

6. 模板项目上传github

https://github.com/bsspirit/maven_mahout_template/tree/mahout-0.6

大家可以下载这个项目，做为开发的起点。

 ~ git clone https://github.com/bsspirit/maven_mahout_template~ git checkout mahout-0.6

我们完成了第一步，下面就将正式进入mahout算法的开发实践，并且应用到hadoop集群的环境中。