Hadoop项目实战教程68 - Mahout数据挖掘工具(4)
基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究
技术平台基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究陈娥祥（福州工商学院，福建 福州 350715）摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。
Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。
基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。
希望通过这次深度分析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。
关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。
在这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业访问和处理数据的难度。
目前，在我国电商行业的迅猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思考和解决的问题。
1 相关理论与技术研究1.1 Hadoop平台相关技术研究Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于Apache基础项目中。
该框架的编写语言主要以Java语言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支持。
同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地提高了开发效率和效果。
mahout介绍
讲师：陈博
介绍Mahout
• 一个来自Apache的、开源的、JAVA的机器学习软件库 • 当所处理的数据规模远大于单机处理能力时成为一种可选的机
器学习工具，建立在Apache的Hadoop分布式计算项目之上
官网： /
机器学习
• 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的 算法。
• 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律 对未知数据进行预测的算法。
• 监督学习 分类（做出单一决策） 推荐（选择许多可能，并对其进行排序）
• 无监督学习聚类
Mahout单机推荐程序
• M2eclipse插件 /technology/m2e/releases
• 简单的基于用户的Mahout推荐程序
• 评估一个推荐程序
• 评估查准率与查全率 查准率（精度）：top推荐中间有“好”结果的比例 查全率（召回率）：“好”结果出现在top推荐中的比例
Mahout作业
• 把单机Mahout程序在eclipse中运行起来
Hadoop基础知识培训
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第六章(Hadoop大数据处理实战)
此外，由于Map任务的输入数据要求是键值对的形式，所以需要对输入分 片进行格式化，即将输入分片处理成<key1,value1>形式的数据，然后再传递给 Map任务。
MapReduce的Shuffle过程
MapReduce的工作流程
1．Map端的Shuffle过程
（1）map()函数的输出并不会立即写入磁盘，MapReduce会为每个Map任务分配一个环形内存缓冲区（buffer in memory），用于存储map()函数的输出。
（2）在将环形内存缓冲区中的数据写入磁盘之前，需要对数据进行分区、排序和合并（可选）操作。 ① 分区操作的主要目的是将数据均匀地分配给Reduce任务，以实现MapReduce的负载均衡，从而避免单个
MapReduce具有良好的可扩展性，这意味着当集群计算资源不足时，可以通过动态增加节点的方式 实现弹性计算。
3 （3）高容错性。
如果集群中的某计算节点出现故障，使得作业执行失败，MapReduce可自动将作业分配到可用 的计算节点上重新执行。
MapReduce概述
MapReduce也存在以下局限性：
01
MapReduce概述
MapReduce概述
MapReduce是Hadoop系统中最重要的计算引擎，它不仅直 接支持交互式应用、基于程序的应用，还是Hive等组件的基础。
MapReduce概述 6.1.1 分布式并行计算
1．分布式计算
大数据挖掘背景及工具
背景知识
• Mahout的意思是大象的饲养者及驱赶者。
• 图示为文章用词中的幂律关系
– 也称为长尾效应
多处数据都满足幂律
• • • • 1) Web图当中节点的度 2) 商品的销量 3) Web网站的大小 4) Zipf定律
大数据挖掘工具Mahout
• Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个开源项目
2) 相似项
• 有时数据看上去像一系列集合，这时的目 标是，寻找那些共同元素比例较高的集合 对。
– 由于顾客大都对许多不同的商品感兴趣，寻 找兴趣相似的那部分顾客，并根据这些关联 对数据进行表示的做法会更有用。 – 为向顾客推荐感兴趣的商品，Amazon先寻找 与他相似的顾客群，并把其中大部分人购买 过的商品也推荐给他，该过程称为协同过滤
– Mahout 这个名称来源于Hadoop徽标上的大象 – Mahout利用Hadoop来实现可伸缩性和容错性。
Mahout 的历史
• Mahout 项目是由 Apache Lucene（开源搜索）社区 中，对数据挖掘感兴趣的一些成员发起的
– 希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在 其中实现一些常见的，用于集群和分类的数据挖掘 算法。 – 此后在发展中，又并入了更多广泛的数据挖掘方法
分类
• 分类技术用于决定一个事物，是不是属于一 种类型、类目，或者该事物是不是含有某些 属性。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
Mahout简介
Mahout简介2.执行过程：（以K-means为例）Mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile。
Mahout中提供了一种将指定文件下的文件转换成SequenceFile的方式。
使用方法如下：$MAHOUT_HOME/bin/mahout seqdirectory \--input <PARENT DIR WHERE DOCS ARE LOCATED> --output <OUTPUT DIRECTORY> \<-c <CHARSET NAME OF THE INPUT DOCUMENTS> {UTF-8|cp1252|ascii...}> \<-chunk <MAX SIZE OF EACH CHUNK in Megabytes> 64> \<-prefix <PREFIX TO ADD TO THE DOCUMENT ID>>举个例子：bin/mahout seqdirectory --input /hive/hadoopuser/ --output /mahout/seq/ --charset UTF-8数据模型：Mahout聚类算法将对象以Vector的方式表示，它同时支持dense vector和sparse vector，一共有三种表示方式（它们拥有共同的基类AbstractVector，里面实现了有关Vector的很多操作）：(1)、DenseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它实现的时候用一个double数组表示Vector （private double[] values），对于dense data可以使用它；(2)、RandomAccessSparseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它用来表示一个可以随机访问的sparse vector，只存储非零元素，数据的存储采用hash映射：OpenIntDoubleHashMap;(3)、SequentialAccessSparseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它用来表示一个顺序访问的sparse vector，同样只存储非零元素，数据的存储采用顺序映射：OrderedIntDoubleMapping;首先，下载数据集synthetic_control.data，在以上官网上的Input data set. Download it here点击可下载，并将其导入到分布式文件系统上其次，使用k-means算法，在mahout的安装目录下直接bin/mahoutorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job或是$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar/home/hadoop/mahout-distribution-0.4/mahout-examples-0.4-job.jarorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job结果分析：输出目录为data，clusters-0----clusters-9, clusteredPoints其中data目录下的数据集为对初始数据的预处理Clusters-0目录下的数据集为Canopy对初始数据的初始划分；clusteredPoints为最后结果集；结果查看：由于Mhout结果文件均为SequenceFile，需转换成txtFile文件保存到本地才能查看，例如想查看clusters-i中的 part-r-00000时，应该将其从分布式上导入到本地的txt格式（命令）：./mahout seqdumper -s/user/hadoop/output/cluster-9/part-r-00000-o /home/hadoop/out/part-0其中key字段是类标号；value字段中n为类中点集数，c为中心点各属性均值，r为各属性半径；要查看最终结果需要两个信息：Cluster信息和Clustering data后点的信息，它们分别存储在HDFS的最后一次迭代目录output/clusters-9和聚类点目录output/clusteredPoints查看结果，将结果获取到本地，终端输入：bin/mahout clusterdump --seqFileDir /user/leozhang/output/clusters-9 --pointsDir/user/leozhang/output/clusteredPoints --output result.txt clusteredPoints目录下的数据集key为类标号，value为节点集；。
Hadoop实战应用与详解
Hadoop实战应用与详解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开放源代码框架。
它能够存储和处理大量的数据集，这将是未来几年内的重要趋势之一。
Hadoop能够自动处理数据，将它们分布在跨越多个服务器的群集上，然后在群集上执行计算任务。
Hadoop已经被广泛应用于各大行业，包括政府、金融、医疗、广告、媒体、教育等，已经成为大数据时代的重要基础设施。
一、概述Hadoop主要有两个组成部分：HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成小块，然后分散在多台机器上，可以很好地解决文件系统容量的问题。
MapReduce则是一种计算模型，它基于分布式处理，并且能够优化数据的处理，MapReduce对非常大的数据集的处理非常有效。
Hadoop本身是使用Java语言书写的，因此需要在Java环境下使用。
然而，通过一些第三方开源工具，可以使Hadoop更灵活，更容易使用。
例如，有些工具可以在Hadoop上运行SQL查询，有些工具可以将数据从关系数据库移动到Hadoop中，有些工具可以轻松地使用Hadoop分析海量的日志数据。
二、Hadoop工具的使用1. SqoopSqoop是一种用于将数据从一个关系数据库中移动到Hadoop中的工具。
Sqoop可以与MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库共同使用。
使用Sqoop，您可以轻松地将数据从关系数据库中提取，然后将其放入HDFS文件系统中，以便MapReduce处理。
Sqoop是Hadoop中一大工具，日常使用中必不可缺的。
2. Hive和PigHive和Pig是两种比较流行的Hadoop上的数据分析工具。
Hive基于SQL-like查询语言，使得它与关系数据库非常相似。
其查询语言HiveQL 可以与Hadoop上的HDFS、Hbase、Amazon S3和其他存储系统上的数据交互。
Pig则可与Hadoop集成，用于生成数据流处理代码，可在Hadoop环境中进行数据加工和分析。
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Mahout安装
环境变量配置，修改.bashrc，添加如下内容：
使配置生效
$ source .bashrc JAVA_HOME MAHOUT_JAVA_HOME HADOOP_CONF_DIR MAHOUT_LOCAL MAHOUT_CONF_DIR MAHOUT_HEAPSIZE
Hadoop大数据解决方案进阶应用
Mahout数据挖掘工具 (4)
Hadoop
讲师：迪伦（北风网版权所有）
课程目标 Apache Mahout优点 Mahout安装 Mahout测试
Apache Mahout优点
技术社区活跃 良好的扩展性和容错性 文档化好，实例丰富 100%源代码开源 易于使用
几个重要的环境变量
Mahout安装
验证安装
Mahout测试
下载测试数据
$ wget /ml/databases/synthetic_control/synthetic _control.data
启动hadoop集群
$ start-dfs.sh $ start-mapred.sh
上传测试数据到HDFS
$ hadoop fs -mkdir testdata $ hadoop fs -put synthetic_control.data testdata
Mahout测试
运行k-means算法
$ mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job 启动12个MapReduce Job任务