1  运行环境说明... 3

1.1  硬软件环境... 3

1.2  机器网络环境... 3

2  书面作业0:搭建Mahout环境... 3

2.1  Mahout介绍... 3

2.2  部署过程... 4

2.2.1   下载Mahout4

2.2.2   上传Mahout4

2.2.3   解压缩... 4

2.2.4   设置环境变量... 5

2.2.5   验证安装完成... 6

2.3  测试例子... 6

2.3.1   下载测试数据,放到$MAHOUT_HOME/testdata目录... 6

2.3.2   启动Hadoop. 7

2.3.3   使用kmeans算法... 7

2.3.4   查看结果... 7

3  书面作业1:运行20newsgroup. 8

3.1  书面作业1内容... 8

3.2  算法流程... 8

3.3  实现过程(mahout 0.6版本)... 9

3.3.1   下载数据... 9

3.3.2   上传并解压数据... 10

3.3.3   建立训练集... 11

3.3.4   建立测试集... 11

3.3.5   上传数据到HDFS. 11

3.3.6   训练贝叶斯分类器... 12

3.3.7   观察训练作业运行过程... 13

3.3.8   查看生成模型... 14

3.3.9   测试贝叶斯分类器... 14

3.3.10观察训练作业运行过程... 15

3.3.11查看结果... 16

3.4     实现过程(mahout 0.7+版本)... 17

4 问题解决... 18

4.1  使用mahout0.7+版本对20Newsgroup数据建立训练集时出错... 18

1 运行环境说明

1.1 硬软件环境

l  主机操作系统:Windows 64 bit,双核4线程,主频2.2G6G内存

l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388

l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,1G内存

l  JDK1.7.0_55 64 bit

l  Hadoop1.1.2

1.2 机器网络环境

集群包含三个节点:1namenode2datanode,其中节点之间可以相互ping通。节点IP地址和主机名分布如下:

序号

IP地址

机器名

类型

用户名

运行进程

1

10.88.147.221

hadoop1

名称节点

hadoop

NNSNNJobTracer

2

10.88.147.222

hadoop2

数据节点

hadoop

DNTaskTracer

3

10.88.147.223

hadoop3

数据节点

hadoop

DNTaskTracer

所有节点均是CentOS6.5 64bit系统,防火墙均禁用,所有节点上均创建了一个hadoop用户,用户主目录是/usr/hadoop。所有节点上均创建了一个目录/usr/local/hadoop,并且拥有者是hadoop用户。

2 书面作业0:搭建Mahout环境

2.1 Mahout介绍

Mahout Apache Software FoundationASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。AMahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。

2.2 部署过程

2.2.1下载Mahout

Apache下载最新的Mahout软件包,点击下载会推荐最快的镜像站点,以下为下载地址:http://archive.apache.org/dist/mahout/0.6/

clip_image002

2.2.2上传Mahout

把下载的mahout-distribution-0.6.tar.gz安装包,使用SSH Secure File Transfer工具(第12作业周2.1.3.1介绍)上传到/home/hadoop/Downloads 目录下

clip_image004

2.2.3解压缩

Downloads目中将mahout解压缩

cd /home/hadoop/Downloads/

tar -xzf mahout-distribution-0.6.tar.gz

clip_image006

mahout-distribution-0.6目录移到/usr/local目录下

sudo mv mahout-distribution-0.6 /usr/local/mahout-0.6

cd /usr/local

ls

clip_image008

2.2.4设置环境变量

使用如下命令编辑/etc/profile文件:

sudo vi /etc/profile

clip_image010

声明mahouthome路径和在path加入bin的路径:

export MAHOUT_HOME=/usr/local/mahout-0.6

export MAHOUT_CONF_DIR=/usr/local/mahout-0.6/conf

export PATH=$PATH:$MAHOUT_HOME/bin

clip_image012

编译配置文件/etc/profile,并确认生效

source /etc/profile

2.2.5验证安装完成

重新登录终端,确保hadoop集群启动,键入mahout --help命令,检查Mahout是否安装完好,看是否列出了一些算法:

mahout --help

clip_image014

2.3 测试例子

2.3.1下载测试数据,放到$MAHOUT_HOME/testdata目录

下载一个文件synthetic_control.data,下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data,并把这个文件放在$MAHOUT_HOME目录下clip_image016

cd /home/hadoop/Downloads/

mv synthetic_control.data /usr/local/mahout-0.6/

clip_image018

mkdir testdata

cp synthetic_control.data testdata/

ls

clip_image020

2.3.2启动Hadoop

./start-all.sh

clip_image022

2.3.3使用kmeans算法

使用如下命令进行kmeans算法测试:

mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

clip_image024

2.3.4查看结果

结果会在根目录建立output新文件夹,如果下图结果表示mahout安装正确且运行正常:

cd output

ls

clip_image026

3 书面作业1:运行20newsgroup

3.1 书面作业1内容

安装Mahout,并运行20newsgroup的测试样例,抓图说明实验过程

3.2 算法流程

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。

这二十个新闻组数据集合是收集大约20,000新闻组文档,均匀的分布在20个不同的集合。这20个新闻组集合采集最近流行的数据集合到文本程序中作为实验,根据机器学习技术。例如文本分类,文本聚集。我们将使用MahoutBayes Classifier创造一个模型,它将一个新文档分类到这20个新闻组集合范例演示

clip_image028

 

3.3     实现过程(mahout 0.6版本)

3.3.1下载数据

下载20Newsgroups数据集,地址为 http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ ,下载20news-bydate.tar.gz数据包

clip_image030

3.3.2上传并解压数据

把下载的20news-bydate.tar.gz数据包,使用SSH Secure File Transfer工具(第12作业周2.1.3.1介绍)上传到/home/hadoop/Downloads 目录下:

clip_image032

解压20news-bydate.tar.gz数据包,解压后可以看到两个文件夹,分别为训练原始数据和测试原始数据:

cd /home/hadoop/Downloads/

tar -xzf 20news-bydate.tar.gz

clip_image034

mahout根目录下建data文件夹,然后把20news训练原始数据和测试原始数据迁移到该文件夹下:

mkdir /usr/local/mahout-0.6/data

mv 20news-bydate-t* /usr/local/mahout-0.6/data

ls /usr/local/mahout-0.6/data

clip_image036

3.3.3建立训练集

通过如下命令建立训练集,训练的数据在20news-bydate-train目录中,输出的训练集目录为 bayes-train-input

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups \

-p /usr/local/mahout-0.6/data/20news-bydate-train \

-o /usr/local/mahout-0.6/data/bayes-train-input \

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer \

-c UTF-8

clip_image038

3.3.4建立测试集

通过如下命令建立训练集,训练的数据在20news-bydate-test目录中,输出的训练集目录为 bayes-test-input

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups \

-p /usr/local/mahout-0.6/data/20news-bydate-test \

-o /usr/local/mahout-0.6/data/bayes-test-input \

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer \

-c UTF-8

clip_image040

3.3.5上传数据到HDFS

HDFS中新建./20news文件夹,把生成的训练集和测试集上传到HDFS./20news目录中:

hadoop fs -mkdir ./20news

hadoop fs -put /usr/local/mahout-0.6/data/bayes-train-input ./20news

hadoop fs -put /usr/local/mahout-0.6/data/bayes-test-input ./20news

hadoop fs -ls ./20news

hadoop fs -ls ./ 20news/bayes-test-input

clip_image042

3.3.6训练贝叶斯分类器

使用trainclassifier类训练在HDFS./20news/bayes-train-input的数据,生成的模型放到./ 20news/newsmodel 目录中:

mahout trainclassifier \

-i /user/hadoop/20news/bayes-train-input \

-o /user/hadoop/20news/newsmodel \

-type cbayes

-ng2 \

-source hdfs

clip_image044

 

3.3.7观察训练作业运行过程

在训练过程中在JobTracker页面观察运行情况,链接地址为http://hadoop1:50030/jobtracker.jsp,训练任务四个作业,大概运行了15分钟左右:

clip_image046

点击查看具体作业信息

clip_image048

map运行情况

clip_image050

作业运行情况

clip_image052

3.3.8查看生成模型

通过如下命令查看模型内容:

hadoop fs -ls ./20news

hadoop fs -ls ./20news/newsmodel

hadoop fs -ls ./20news/newsmodel/trainer-tfIdf

clip_image054

3.3.9测试贝叶斯分类器

使用testclassifier类训练在HDFS./20news/bayestest-input的数据,使用的模型路径为./ 20news/newsmodel

mahout testclassifier \

-m /user/hadoop/20news/newsmodel \

-d /user/hadoop/20news/bayes-test-input \

-type cbayes

-ng2 \

-source hdfs\

-method mapreduce

 

clip_image056

3.3.10   观察训练作业运行过程

在执行过程中在JobTracker页面观察运行情况,链接地址为http://hadoop1:50030/jobtracker.jsp,训练任务1个作业,大概运行了5分钟左右:

clip_image058

作业的基本信息

clip_image060

map运行情况

clip_image062

reduce运行情况

clip_image064

3.3.11   查看结果

这个混合矩阵的意思说明:上述au分别是代表了有20类别,这就是我们之前给的20个输入文件,列中的数据说明每个类别中被分配到的字节个数,classified说明应该被分配到的总数

381  0  0  0  0  9  1  0  0  0  1  0  0  2  0  1  0  0  3  0  0  |  398  a = rec.motorcycles

意思为rec.motorcycles 本来是属于 a,有381篇文档被划为了a类,这个是正确的数据,其它的分别表示划到 b~u类中的数目。我们可以看到其正确率为 381/398=0.9573 ,可见其正确率还是很高的了。

clip_image066

3.4 实现过程(mahout 0.7+版本)

0.7版本的安装目录下$MAHOUT_HOME/examples/bin下有个脚本文件classifu-20newsgroups.sh,这个脚本中执行过程是和前面分布执行结果是一致的,只不过将各个APIshell脚本封装到一起了。从0.7版本开始,Mahout移除了命令行调用的APIprepare20newsgroupstrainclassifiertestclassifier,只能通过shell脚本执行。

执行 $MAHOUT_HOME/examples/bin/classify-20newsgroups.sh 四个选项中选择第一个选项,

clip_image068

 

clip_image070

4 问题解决

4.1  使用mahout0.7+版本对20Newsgroup数据建立训练集时出错

使用如下命令对20Newsgroupt数据建立训练集时:

mahout org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups \

-p /usr/local/mahout-0.9/data/20news-bydate-train \

-o /usr/local/mahout-0.9/data/bayes-train-input \

-a org.apache.mahout.vectorizer.DefaultAnalyzer\

-c UTF-8

出现如下错误,原因在于从0.7版本开始,Mahout移除了命令行调用的prepare20newsgroupstrainclassifiertestclassifier API,只能通过shell脚本执行$MAHOUT_HOME/examples/bin/classify-20newsgroups.sh进行

14/12/7 21:31:35 WARN driver.MahoutDriver: Unable to add class: org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups

14/12/7 21:31:35 WARN driver.MahoutDriver: No org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups.props found on classpath, will use command-line arguments only

Unknown program 'org.apache.mahout.classifier.bayes.PrepareTwentyNewsgroups' chosen.

Valid program names are:

  arff.vector: : Generate Vectors from an ARFF file or directory

  baumwelch: : Baum-Welch algorithm for unsupervised HMM training

  .......

调用shell脚本执行参见3.4

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