Mahout - 简介

我们生活在一个信息丰富的时代。信息过载已经达到了如此程度，有时管理我们的小邮箱变得困难！想象一下一些流行网站（如抖音、微信和QQ）每天必须收集和管理的数据和记录量。即使是不太知名的网站也会收到大量信息，这并不罕见。

通常，我们会依靠数据挖掘算法来分析大量数据以确定趋势 并得出结论。然而，除非计算任务在分布在云端的多台机器上运行，否则任何数据挖掘算法都无法高效地处理非常大的数据集并在短时间内提供结果。

我们现在有了新的框架，可以将计算任务分解为多个部分，并在不同的机器上运行每个部分。 Mahout 就是这样一个数据挖掘框架，它通常与 Hadoop 基础架构一起在其后台运行，以管理大量数据。

什么是 Apache Mahout？

mahout 是指作为主人驾驭大象的人。这个名字源于它与以大象为标志的 Apache Hadoop 的密切联系。

Hadoop 是 Apache 的一个开源框架，它允许使用简单的编程模型在分布式环境中跨计算机集群存储和处理大数据。

Apache Mahout 是一个开源项目，主要用于创建可扩展的机器学习算法。它实现了流行的机器学习技术，例如：

• 推荐
• 分类
• 聚类

Apache Mahout 于 2008 年作为 Apache Lucene 的一个子项目启动。2010 年，Mahout 成为 Apache 的顶级项目。

Mahout 的功能

Apache Mahout 的基本功能如下所列。

• Mahout 的算法是在 Hadoop 之上编写的，因此它在分布式环境中运行良好。 Mahout 使用 Apache Hadoop 库在云中有效扩展。

• Mahout 为程序员提供了一个现成的框架，用于对大量数据执行数据挖掘任务。

• Mahout 让应用程序能够有效且快速地分析大量数据。

• 包括几个支持 MapReduce 的集群实现，例如 k-means、模糊 k-means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。

• 支持分布式朴素贝叶斯和互补朴素贝叶斯分类实现。

• 带有用于进化编程的分布式适应度函数功能。

• 包括矩阵和向量库。

Mahout 的应用程序

• 公司如Adobe、Facebook、LinkedIn、Foursquare、Twitter 和 Yahoo 内部使用 Mahout。

• Foursquare 可帮助您查找特定区域的地点、食物和娱乐。它使用 Mahout 的推荐引擎。

• Twitter 使用 Mahout 进行用户兴趣建模。

• Yahoo! 使用 Mahout 进行模式挖掘。