我是 Mahout 的新手。我想安装它并尝试一下。到目前为止，我已经在我的 Mac 上安装和配置了 Maven3 和 Java 1.6。我的问题是：
Do I have to install Hadoop firstly before installing Mahout?
有些教程包括安装 Hadoop，有些没有让我感到困惑。我知道 Mahout 是建立在 Hadoop 之上的。但并非所有 Mahout 都依赖于 Hadoop。
谁能提供一些有用的详细安装资源？
【问题讨论】：
这 2 个链接帮助我在 OSX 上启动和运行。将 hadoop 与 mahout 一起使用并不是绝对必要的，但几乎可以肯定的是，如果您打算在可扩展的系统中使用，那么在使用这两种方法的过程中获得经验会很有用...
【讨论】：
您根本不需要 hadoop 来试用 mahout。下面是一个示例代码，它将模型作为文件的输入并打印推荐。
package com.ml.recommend;
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.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.CachingRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
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 App {
public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
DataModel model = new FileDataModel(new File("data.txt"));
UserSimilarity userSimilarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(3,
userSimilarity, model);
Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model,
neighborhood, userSimilarity);
Recommender cachingRecommender = new CachingRecommender(recommender);
List<RecommendedItem> recommendations = cachingRecommender.recommend(
1000000000000006075L, 10);
System.out.println(recommendations);
}
}
【讨论】：
现在已经过了两年，我终于得到了一个在 Mac 上运行的 itemsimilarity 命令，经过大量的诅咒和流血......希望这可以节省一些时间和痛苦。除了我的同事！你的弱点让我恶心！总之……
首先对于“我是否需要 $FINICKY_BIG_DATA_PLATFORM”问题，请参阅：
http://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html
Hadoop 和/或 spark 不是硬性要求，一些算法在单台机器上运行。但是，您可能感兴趣的算法可能只能在 hadoop 和/或 spark 上运行。有关建议的文档也非常强烈地引导您运行基于 spark 的算法。他们还鼓励您使用黑盒命令行命令，这些命令在单机版本和 spark 版本之间可以有不同的参数（例如，项目相似性）。所以你并不需要它，但你可能仍然需要它。
我尝试过 brew 安装 hadoop、apache-spark 和 mahout。如果您使用绝对最新版本（mahout 0.11.0、apache-spark 1.4.1、hadoop 2.7.1），您可能会遇到以下一些问题：
“出现错误找不到 Spark 类路径。是否设置了“SPARK_HOME”？”要解决此问题，您不仅需要设置该环境变量（我的设置为“/usr/local/Cellar/ apache-spark/1.4.1/libexec")，您还需要 ${SPARK_HOME}/bin/ 中显然已弃用的 compute-classpath.sh 脚本。我手边有一个 1.2.0 spark 安装，所以我从那里拿了一个。
额外的问题，在 1.2.0 安装中有两个 compute-classpath.sh 脚本，一个只是调用另一个的单行代码。如果你复制“真实”的，你可能会更快乐，所以少检查。
" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no snappyjava in java.library.path " 要解决这个问题，Internet 会告诉您获取 libsnappyjava.jnilib 的副本，将其放入 /usr/lib/java 并将其重命名为 libsnappyjava.dylib 。我做了“brew install snappy”，它安装了 1.1.3 版并包括名为 libsnappy.dylib 和 libsnappy.jnilib 的符号链接。请注意，这些只是符号链接，名称并不完全正确......所以在复制并重命名主 lib 文件后，我至少遇到了一个新错误，这将我们带到......
" 线程 "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError 中的异常：org.xerial.snappy.SnappyNative.maxCompressedLength(I)I " Internet 不太愿意提供建议。我确实看到一篇帖子说版本 1.0.xxx 没有任何魔法小马代码，但版本 1.1.1.3 有。我去了 http://central.maven.org/maven2/org/xerial/snappy/snappy-java/ ，下载了 snappy-java-1.1.1.3.jar 并将其按原样放入 /usr/lib/java ，没有更改名称。这使快速错误消失了，我可以运行“mahout spark-itemsimilarity”命令完成，YMMV，此建议按原样提供，不提供任何保证。
请注意，快速错误导致的绝望可能会促使您下载 spark .tgz 并从头开始构建它。构建过程将占用您大约 2 个小时的时间，您将永远无法恢复，并且最终您仍然会遇到快速错误。最终，我可以在这个手工构建的版本上运行与 brew 安装版本相同的命令，snappy jar 最终成为主要的东西。
【讨论】：