了解如何 阿帕奇驯象师 仍然是项目中的关键解决方案 人工智能 y 大数据，得益于其强大、可扩展性和分布式数学定制能力。

在浩瀚的宇宙中 机器学习 和 人工智能尽管时间流逝，但一些技术仍然保持着相关性。

其中之一是 阿帕奇驯象师是一个强大的开源项目，虽然被其他更适合媒体的工具所掩盖，但对于希望构建系统的企业、研究人员和开发人员来说，仍然具有巨大的潜力。 机器学习 可扩展。

在这篇文章中 iartificial.blog让我们深入了解 Apache Mahout 到底是什么，为什么它至今仍然具有相关性，它与其他平台有何不同，它的优势、劣势和实际用例是什么，以及如何在您自己的项目中充分利用它。

指数

什么是 Apache Mahout？

🔍 Apache Mahout 与其他机器学习工具有何不同？

Apache Mahout 背后的关键技术

阿帕奇 Hadoop的

Apache Spark

轮回：数学核心

Apache Mahout 的出色用例

推荐系统

客户分组

分类 文本和观点挖掘

Mahout 与其他流行工具的比较

2025 年如何开始使用 Apache Mahout？

1.安装Apache Mahout及其依赖项

2.搭建开发环境（推荐IDE：IntelliJ IDEA）

3. 探索并运行官方 Mahout 示例

4. 使用 Samsara 开发自己的模型

5. 将 Mahout 模型集成到真实的大数据环境中

通过简单的测试检查您的环境

实践：使用 Apache Mahout 的推荐系统（ALS-WR）

推荐系统的目标

使用的数据集：MovieLens 100k

步骤 1：为 Mahout 准备数据

第 2 步：转换为 Mahout 矢量格式

步骤 3：生成建议

步骤 4：解释结果

步骤 5：验证和指标

查看结果

如何扩展这个系统？

目前使用 Mahout 的优点和缺点

优点

缺点

在哪些项目中使用 Apache Mahout 最有意义？

Apache Mahout 在深度学习时代仍然是一个可行的选择吗？

❓ 关于 Apache Mahout 的常见问题

1. Apache Mahout 是否已经过时了？ TensorFlow 还是 PyTorch？

2. 有必要知道 爪哇岛 或者 Scala 使用 Mahout？

3.我可以直接将 Apache Mahout 与 Apache Spark 一起使用吗？什么是 Apache Mahout？ 阿帕奇驯象师 它是一个平台 机器学习 在 Apache 软件基金会生态系统中开发，旨在为 数据挖掘.

它旨在处理大量信息，主要基于分布式框架，例如 Apache Hadoop 最近， Apache Spark y 弗林克.

Mahout 的独特之处在于它专注于设计在计算集群上高效运行的算法，这在数据量和处理速度是关键因素的企业环境中至关重要。

我们发现其主要功能包括：

🔍 Apache Mahout 与其他机器学习工具有何不同？与书店不同 Scikit学习 o tensorflowMahout 不适用于本地环境或中等数据集的运行。它的真正威力在需要的时候就会显现出来：

虽然其他工具优先考虑易用性或与笔记本的集成， Python

, Mahout 专注于寻求真正性能、定制和可扩展性的开发人员和工程师。.

它专注于线性代数，通过 API 轮回，使其成为实现高级和自定义模型的极其强大的资源，这在传统框架中并不常见。

Apache Mahout 背后的关键技术Mahout 的基本支柱之一是它与分布式数据生态系统中其他尖端技术的集成。下面我们来看看实现这一目标的组件：

Apache Hadoop最初，Mahout 依赖于 Hadoop 及其 映射简化 处理大量数据。虽然与 Spark 相比它如今已经失去了相关性，但它仍然是 Mahout 遗产的一部分，并且仍然可以在某些情况下使用。

Apache Spark 如今，Spark已经成为Mahout的首选执行引擎。由于其内存处理能力和丰富的数据转换 API，它使机器学习算法能够与 潜伏期 比 Hadoop 低得多。

轮回：数学核心这个模块可能是 Mahout 的隐藏宝石。 轮回 它是一种富有表现力的线性代数引擎，面向稀疏矩阵，旨在以分布式方式执行操作。

使用 Samsara，您可以：

Apache Mahout 的出色用例尽管不如其他框架那么流行，Apache Mahout 已经在许多实际应用程序中使用，特别是在需要可扩展性的企业环境中。

一些值得注意的例子包括：

推荐系统Mahout 的历史优势之一是创造了 协作推荐系统，类似于亚马逊或 Netflix 所使用的。

由于它专注于分布式算法，因此它可以处理数百万用户和产品而不会失去准确性。

客户分组使用以下算法 k均值 o 模糊K均值Mahout 允许您对大型客户数据库执行聚类分析，以根据他们的行为、个人资料或购买历史对他们进行细分。

文本分类和观点挖掘在需要处理大量文本（例如用户评论、评价或社交帖子）的情况下，Mahout 可以帮助分类情绪、提取主题或识别相关模式。

Mahout 与其他流行工具的比较下面我们看到一个 Mahout 与其他框架的比较表。 机器学习 熟人：

工具主要语言可扩展性个性化易于使用非常适合...阿帕奇驯象师Scala/Java很高高Media分布式系统和大数据Scikit学习Python

低Media高快速成型和中型项目TensorFlowPython/C++高很高中高深度学习和复杂神经网络H2O.aiR/Python高高高自动建模和业务分析MLlib（Spark）Scala/Java很高MediaMedia大数据的内存处理Mahout 在高性能场景中表现出色，其目标不仅仅是训练模型，而是在 分布式和可定制 在企业环境中。

2025 年如何开始使用 Apache Mahout？虽然 阿帕奇驯象师 一开始它可能看起来很吓人，特别是对于那些来自 Python 世界的人来说，但实际上如果你遵循清晰的方法，只需几个小时就可以完成设置。

下面，我将从头开始介绍如何启动和运行 Mahout 的详细过程，并通过实际示例来验证一切是否正常运行。

1. 安装 Apache Mahout 及其依赖项在安装 Mahout 之前，您需要确保您的系统具有所需的基本工具。这里我解释如何准备你的环境：

先决条件安装 JDK（如果还没有）在基于 Debian/Ubuntu 的系统上：

bash复制编辑sudo apt update

sudo apt install openjdk-11-jdk

在 macOS 上使用 Homebrew：

bash复制编辑brew install openjdk@11

检查安装情况：

bash复制编辑java -version

安装 Maven的在Ubuntu中：

bash复制编辑sudo apt install maven

在macOS上：

bash复制编辑brew install maven

验证 Maven 是否正确安装：

bash复制编辑mvn -version

Apache Mahout 下载您 从 Mahout 官方仓库下载最新稳定版本 或者直接从 GitHub上:

bash复制编辑git clone https://github.com/apache/mahout.git

cd mahout

或者，如果您不想使用 Git：

bash复制编辑wget https://downloads.apache.org/mahout/0.14.0/mahout-distribution-0.14.0.tar.gz

tar -xvzf mahout-distribution-0.14.0.tar.gz

cd mahout-distribution-0.14.0

2. 设置您的开发环境（推荐IDE：IntelliJ IDEA）虽然您可以从命令行使用 Mahout，但我建议使用 智能创意 如果您计划使用 Scala 或修改算法。

在 IntelliJ 中配置 Mahout 的基本步骤：您还可以直接从 IntelliJ 运行和调试，如果您配置 亚军 来自 Maven 或 Spark。

3. 探索并运行官方 Mahout 示例Mahout 包含一个真实示例目录，可帮助您了解其工作结构。您可以找到以下示例：

为什么人工智能会对人类的生存构成威胁？没人敢做的分析要运行示例，请按照以下步骤操作：

bash复制编辑cd examples

mvn clean install

然后你可以运行以下命令：

bash复制编辑mahout org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver -i input -c clusters -o output -dm org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure -k 5 -x 20 -cl

注意：确保文件夹中有输入数据 input 采用预期格式（通常是矢量化）。

4. 使用 Samsara 开发您自己的模型这正是 Mahout 真正擅长的地方。 轮回 是用于分布式线性代数的 DSL（领域特定语言）。它写在 斯卡拉 并允许您有效地操作向量和矩阵。

Samsara 中的基本示例：scala复制编辑import org.apache.mahout.math.scalabindings._

import RLikeOps._

val x = drmParallelize(mhContext, (1 to 100).map(i => dvec(i, i*2)))

val y = x %*% x.t

y.collect.foreach(println)

此示例创建了一个分布式矩阵并执行了矩阵乘法。您可以构建从简单操作到完整的机器学习模型的一切。

开始使用 Samsara 的建议：5. 将您的 Mahout 模型集成到真实的大数据环境中Mahout 的一大优势是它能够直接与生态系统中的其他工具集成 阿帕奇.

一些有用的集成：示例：使用脚本在 Spark 上运行 Mahoutbash复制编辑./bin/mahout spark-shell

从那里您可以使用 Samsara 启动您的 Scala 脚本来测试您的分布式模型。

通过简单的测试检查您的环境为了确保一切正常运行，请创建一个小测试脚本，该脚本生成一个随机数组并执行一个简单的操作，例如 降低 或乘法：

scala复制编辑val m = drmParallelize(mhContext, (1 to 10).map(i => dvec(i, i * 2)))

val result = m.sum

println(result)

如果您获得正确的数值结果，则您的环境已准备好进行大规模建模。

总之，最重要的是要明白 Mahout 不是一个 书店 像 Scikit-learn 一样即插即用，但 面向分布式环境的专业平台 其中性能和定制是关键。

实践：使用 Apache Mahout 的推荐系统（ALS-WR）此示例使用 算法 ALS-WR（带加权正则化的交替最小二乘法） 根据用户和产品之间的互动生成个性化推荐（协同过滤 隐式）。

推荐系统的目标给定用户和他们评论过（或简单使用过）的产品的数据集，系统将推荐每个用户可能感兴趣的产品，即使他们还没有尝试过。

使用的数据集： MovieLens 100k我们将使用著名的数据集 MovieLens 100k，一个包含 100,000 个用户制作的电影评分的真实数据集。

📥 下载数据集bash复制编辑wget https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip

unzip ml-100k.zip

cd ml-100k

步骤 1：为 Mahout 准备数据Mahout 需要以下格式的数据 CSV o TSV 具有以下结构：

nginx复制编辑userID itemID rating

让我们转换文件 u.data 从 MovieLens 转换为该格式：

bash复制编辑cat u.data | tr '\t' ',' > ratings.csv

该文件将包含如下行：

复制编辑196,242,3

186,302,3

22,377,1

第 2 步：转换为 Mahout 矢量格式Mahout 需要以下格式的数据 sequenceFile o DRM，这是其内部使用的分布式格式。我们将使用命令 mahout spark-itemsimilarity 对于这个过程。

首先，如果您正在使用 Hadoop/Spark，请将文件移动到 HDFS：

bash复制编辑hdfs dfs -mkdir -p /mahout/input

hdfs dfs -put ratings.csv /mahout/input/

然后在 Mahout 中运行转换：

bash复制编辑mahout spark-itemsimilarity \

--input /mahout/input/ratings.csv \

--output /mahout/output/model \

--similarityClassname cooccurrence \

--booleanData false \

--tempDir /mahout/tmp

此命令基于以下内容训练模型 项目共现，如果设置为隐式模式，则使用下面的 ALS-WR（激活 --booleanData 如果没有数字评级）。

步骤 3：生成建议训练模型后，您可以为特定用户生成推荐，例如用户 196:

bash复制编辑mahout recommenditems \

--input /mahout/input/ratings.csv \

--output /mahout/output/recommendations \

--numRecommendations 5 \

--userID 196

这将生成一个包含针对用户 5 的 196 条推荐的文件，其中包括电影 ID 和估计评分。

步骤 4：解释结果输出文件 /mahout/output/recommendations 将包含如下内容：

复制编辑196 50:4.8, 101:4.7, 15:4.5, 100:4.3, 181:4.2

这意味着对于用户 196，Mahout 会推荐商品 50、101、15 等， 预言 评级接近5星。

步骤 5：验证和指标要评估模型的质量，您可以：

查看结果您可以使用 Python (大熊猫 + Matplotlib）加载建议文件并将其与文件进行交叉引用 u.item （电影）查看推荐的影片。

python复制编辑import pandas as pd

# Carga títulos

movies = pd.read_csv("ml-100k/u.item", sep="|", encoding="latin-1", header=None, usecols=[0, 1], names=["movie_id", "title"])

# Supongamos que tenemos una lista de IDs recomendados

recommended_ids = [50, 101, 15, 100, 181]

recommended_titles = movies[movies["movie_id"].isin(recommended_ids)]

print(recommended_titles)

如何扩展这个系统？一旦系统经过验证：

目前使用 Mahout 的优点和缺点像任何工具一样， Mahout 有光有影.

以下是根据您当前表现得出的诚实评估：

优点缺点在哪些项目中使用 Apache Mahout 最有意义？Mahout 并不适合所有人。但在以下情况下，这是一个明智的选择：

Apache Mahout 在深度学习时代仍然是一个可行的选择吗？尽管像 TensorFlow 这样的工具， PyTorch Øincluso AutoML 近年来备受瞩目的 对于那些需要构建完全定制的分布式机器学习模型的人来说，Apache Mahout 仍然是一颗隐藏的宝石。.

它并不是适合所有人的解决方案，也不打算成为所有人的解决方案。它的主张很明确：分布式环境中的高性能、可扩展性和灵活性。

如果您知道自己在做什么，并且正在寻找一个可以与您的大数据基础设施无缝集成的平台，那么 Mahout 将是一个强大的战略选择。

En iartificial.blog 我们认为 Mahout 值得再看一眼。这并不是出于怀旧，而是因为它在现代架构中仍然发挥着重要作用，而其他框架根本无法扩展或提供必要的控制级别。

您准备好在下一个开发项目中重新发现 Apache Mahout 了吗？ 机器学习 分布式？

❓ 关于 Apache Mahout 的常见问题1. 与 TensorFlow 或 PyTorch 相比，Apache Mahout 是否过时了？未必。尽管 Mahout 并不专注于 神经网络 deep，它的优势在于经典算法的可扩展性和定制性，尤其是在分布式环境中。对于大规模推荐、聚类或分类系统来说，这是一个可行的选择。

2. 使用 Mahout 是否需要了解 Java 或 Scala？是的。 Mahout 主要为熟悉 Java 和 Scala 的开发人员设计。它的 Samsara 引擎是用 Scala 编写的，它的大部分示例和技术文档都集中在这些语言上。

3. 我可以直接将 Apache Mahout 与 Apache Spark 一起使用吗？是的。事实上，Apache Mahout 已经过定制，可以在 Apache Spark 上高效运行，利用其内存架构来提高处理速度。 训练 和模型执行。与其他不易于扩展的工具相比，这种集成是 Mahout 的最大优势之一。

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