用mahout跑第一個協同過濾算法的程序

萬事開頭難，上午看了一下基於物品的協同過濾的算法的原理，於是下午決定練練手。

本以爲按照書上的命令來敲會很順利，然而好事多磨，花了大半個下午才搞好。

剛開始就發現我看得書上的命令有問題，真是坑，又找了另一本mahout的書來看。

先在hdfs下建好相應的文件夾，並把輸入文件傳上去。

然後敲如下一段正確的命令：

hadoop jar /usr/local/mahout-distribution-0.9/mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob -i /test/input/user_item.txt -o /item/output -n 3 -b false -s SIMILARITY_EUCLIDEAN_DISTANCE --maxPrefsPerUser 7 --minPrefsPerUser 2 --maxPrefsPerUser 2

然而敲命令運行之後，還是報錯了，報錯如下：

java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext, but class was expected
	at org.apache.mahout.common.HadoopUtil.getCustomJobName(HadoopUtil.java:174)
	at org.apache.mahout.common.AbstractJob.prepareJob(AbstractJob.java:614)
	at org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.preparation.PreparePreferenceMatrixJob.run(PreparePreferenceMatrixJob.java:73)
	at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)

上網搜了一下，找到了一篇比較靠譜的博文，發現是mahout下面一個jar包的問題，奈何人家編譯好的jar包是mahout０.9的，所以我只能刪掉原來的０.7，再安裝配置一個0.9的。

然後，把人家編譯好的jar包放到mahout裏面去，再次執行命令，解決了一些小錯誤之後，終於跑出了個結果，也是不容易啊。

參考自下文：

hadoop2.2+mahout0.9實戰