Apache Mahout是一个“可扩展的机器学习库”，其中包含各种单节点和分布式推荐算法的实现。 在我的上一篇博客文章中， 我描述了如何在单个节点上实现在线推荐系统来处理数据。 如果数据太大而无法放入内存（> 100M首选项数据点）怎么办？ 然后我们别无选择，只能看一下Mahout的分布式推荐器实现！

分布式推荐器基于Apache Hadoop。 这是一项需要输入用户偏好列表，计算项目共现矩阵并为每个用户输出前K个建议的工作。 有关此博客如何工作以及如何在本地运行的介绍性博客，请参见此博客文章 。

我们当然可以在自定义的Hadoop群集上运行此作业，但是仅使用预先配置的作业（如EMR）会更快（且痛苦更少）。 但是，有一个小问题。 EMR上可用的最新Hadoop版本是1.0.3，其中包含Apache Lucene 2.9.4的jar。 但是，推荐器作业取决于Lucene 4.3.0，这将导致以下漂亮的堆栈跟踪：

2013-10-04 11:05:03,921 FATAL org.apache.hadoop.mapred.Child (main): Error running child : java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.lucene.util.PriorityQueue.<init>(I)Vat org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.TopElementsQueue.<init>(TopElementsQueue.java:33)at org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.RowSimilarityJob$UnsymmetrifyMapper.
map(RowSimilarityJob.java:405)at org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.RowSimilarityJob$UnsymmetrifyMapper.
map(RowSimilarityJob.java:389)at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:771)at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:375)at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1132)at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)

如何解决呢？ 好吧，我们“只是”需要在EMR Hadoop安装中更新Lucene。 我们可以为此使用引导操作 。 具体步骤如下：

1. 下载lucene-4.3.0.tgz（例如从此处下载）并将其上传到S3存储桶中； 将文件公开。
2. 将该脚本也上传到存储桶中； 称之为例如update-lucene.sh ：

   #!/bin/bash
   cd /home/hadoop
   wget https://s3.amazonaws.com/bucket_name/bucket_path/lucene-4.3.0.tgz
   tar -xzf lucene-4.3.0.tgz
   cd lib
   rm lucene-*.jar
   cd ..
   cd lucene-4.3.0
   find . | grep lucene- | grep jar$ | xargs -I {} cp {} ../lib

   该脚本将在Hadoop节点上运行，并将更新Lucene版本。 确保更改脚本并输入正确的存储桶名称和存储桶路径，以使其指向公共Lucene存档。

3. mahout-core-0.8-job.jar到存储桶
4. 最后，我们需要将输入数据上传到S3。 输出数据也将保存在S3上。
5. 现在，我们可以开始设置EMR作业流程。 转到Amazon控制台上的EMR页面，并开始创建新的工作流程。 我们将使用“ Amazon Distribution” Hadoop版本，并使用“ Custom JAR”作为作业类型。

   

6. “ JAR位置”必须指向我们上载Mahout jar的位置，例如s3n://bucket_name/bucket_path/mahout-0.8-job.jar （请确保将其更改为指向真实的存储桶！）。 至于jar参数，我们将运行RecommenderJob并使用对数似然性：

   org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob
   --booleanData
   --similarityClassname SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD
   --output s3n://bucket_name/output
   --input s3n://bucket_name/input.dat

   这也是指定S3上输入数据的位置以及应将输出写入何处的地方。

   

7. 然后，我们可以选择要使用的计算机数量。 当然，这取决于输入数据的大小以及所需的结果速度。 这里主要要更改的是“核心实例组”计数。 2是测试的合理默认值。

   

8. 我们可以保持高级选项不变
9. 现在我们进入更重要的步骤之一：设置引导程序动作。 我们需要设置两个：
   • 内存密集型配置（否则您会很快看到一个OOM）
   • 我们的自定义update-lucene操作（路径应指向S3，例如s3://bucket_name/bucket_path/update-lucene.sh ）

   

就是这样！ 现在，您可以创建并运行作业流程，在几分钟/几小时/几天之后，您将在S3上等待结果。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/10/amazon-elastic-map-reduce-to-compute-recommendations-with-apache-mahout.html