K-Means算法是基于分划分的最基本的聚类算法，是学习机器学习、数据挖掘等技术的最基本的 知识，所以掌握其运行原理是很重要的。

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     一、介绍Mahout

    Mahout是Apache下的开源机器学习软件包，目前实现的机器学习算法主要包含有 协同过滤/推荐引擎， 聚类和 分类三个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包，用于处理大数据机器学习的问题，当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时，就可以选择使用Mahout，让你的数据在Hadoop集群的进行分析。Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上，这就使得其具有进行大数据处理的能力，也是Mahout最大的优势所在。相比较于 Weka， RapidMiner等图形化的机器学习软件，Mahout只提供机器学习的程序包（library），不提供用户图形界面，并且Mahout并不包含所有的机器学习算法实现，这一点可以算得上是她的一个劣势，但前面提到过Mahout并不是“又一个机器学习软件”，而是要成为一个“可扩展的用于处理大数据的机器学习软件”，但是我相信会有越来越多的机器学习算法会在Mahout上面实现。[1]

     二、介绍K-Means

     https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/K-Means+Clustering#，这是Apache官网上的算法描述，简单来说就是基于划分的聚类算法，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。[2]

     三、在Hadoop上实现运行

    1，实验环境

        ①hadoop集群环境：1.2.1 一个Master，两个Slaves，在开始运行kmeans时启动hadoop

        ②操作系统：所有机器的系统均为ubuntu12.04

        ③Mahout版本：采用的是0.5版

     2，数据准备

        数据采用的是 http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data，这是网上提供的一个比较不错是数据源。然后用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata，将在我桌面的文件data上传到HDFS的testdata目录下，这里为什么是testdata，我也正在思考，因为我本来是上传到input里，但是运行时提示could not find ....user/testdata之类的，所以现改为了testdata。

    3，运行

        ①配置Mahout环境：在Apache官网下载Mahout的版本，我选择的是0.5，下载地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Downloads。然后解压到你指定的目录，将此目录路径写入/etc/profile，添加如下语句：

• export MAHOUT_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/mahout-distribution-0.5
• export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf
• export PATH=$PATH:/home/hadoop/hadoop-1.2.1/bin:$MAHOUT_HOME/bin

然后执行 source /etc/profile。在mahout目录下执行bin/mahout命令，检测系统是否安装成功。如图：

注：此处修改环境变量有些网上提示是/etc/bash.bashrc，我也试着修改过，但是发现在我这里使环境变量生效的是profile。

        ②运行Mahout里自带的K-Means算法，bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job，这里启动后遇到了一点问题，提示Could not find math.vector，后来参考这篇 http://jerrylead.iteye.com/blog/1188929日志解决。

    4，结果

       在我的环境下运行5分钟左右，最后生成一个文件，如图

    四、总结

        Mahout是一个很强大的数据挖掘工具，需要进行更深层的了解。

    五、参考文献