用mahout跑第一个协同过滤算法的程序

万事开头难，上午看了一下基于物品的协同过滤的算法的原理，于是下午决定练练手。

本以为按照书上的命令来敲会很顺利，然而好事多磨，花了大半个下午才搞好。

刚开始就发现我看得书上的命令有问题，真是坑，又找了另一本mahout的书来看。

先在hdfs下建好相应的文件夹，并把输入文件传上去。

然后敲如下一段正确的命令：

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

然而敲命令运行之后，还是报错了，报错如下：

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)

上网搜了一下，找到了一篇比较靠谱的博文，发现是mahout下面一个jar包的问题，奈何人家编译好的jar包是mahout０.9的，所以我只能删掉原来的０.7，再安装配置一个0.9的。

然后，把人家编译好的jar包放到mahout里面去，再次执行命令，解决了一些小错误之后，终于跑出了个结果，也是不容易啊。

参考自下文：

hadoop2.2+mahout0.9实战