如何在Mahout in Action中构建和执行示例

Question

我现在正在学习Mahout in Action，并写信询问如何在本书中构建和执行示例。我可以用eclipse找到说明，但我的环境不包括UI。所以我将第一个例子（RecommenderIntro）复制到RecommenderIntro.java并通过javac进行编译。

我收到错误，因为未导入包。所以我在寻找：

1. 导入丢失的包的方法。

2. 我想，即使编译成功，也会生成.class文件， 我该怎么执行呢？通过“java RecommnderIntro”？我可以执行 通过sudo -u hdfs hadoop jar mahout-examples-0.7-cdh4.2.0-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job的mahout示例，我该怎么做 为我自己的例子做类似的事情？

3. 我的所有数据都保存在HBase表中，但在书中（甚至是 谷歌），我找不到一种方法将它与HBase集成，任何 建议？

Answer 1

q1和q2，你需要像maven这样的java构建工具。 您使用以下命令构建hadoop-jar：'mvn clean install'这将在target / mia-job.jar中创建您的hadoop作业 然后，您执行以下工作： hadoop jar target / mia-job.jar RecommenderIntro inputDirIgnored outputDirIgnored （RecommenderIntro忽略参数，但hadoop强制你指定至少2个参数，通常是输入和输出目录）

q3：你不能开箱即用。 选项1：将hbase数据导出到文本文件“intro.csv”，内容如下：“％userId％，％ItemId％，％score％”，如本书所述。因为这是RecommenderIntro正在寻找的文件。 选项2：修改示例代码以从hbase ...

读取数据

PS1。为了开发这样的应用程序，我真的建议使用IDE。因为它允许你使用代码完成，执行，构建等。一个简单的入门方法是使用像Cloudera或HortonWorks这样的hadoop下载虚拟映像并安装像eclipse这样的IDE。您还可以配置这些图像以使用hadoop群集，但您不需要使用小型数据集。 PS2。 RecommenderIntro代码不是分布式实现，因此无法在大型数据集上运行。它也可以在本地运行，而不是在hadoop集群上运行。