【甘道夫】并行化频繁模式挖掘算法FP Growth及其在Mahout下的命令使用
今天调研了并行化频繁模式挖掘算法PFP Growth及其在Mahout下的命令使用,简单记录下试验结果,供以后查阅:
- 环境:Jdk1.7 + Hadoop2.2.0单机伪集群 + Mahout0.6(0.8和0.9版本号都不包括该算法。Mahout0.6能够和Hadoop2.2.0和平共处有点意外orz)
- 部分输入数据,输入数据一行代表一个购物篮:
4750,19394,25651,6395,5592
26180,10895,24571,23295,20578,27791,2729,8637
7380,18805,25086,19048,3190,21995,10908,12576
3458,12426,20578
1880,10702,1731,5185,18575,28967
21815,10872,18730
20626,17921,28930,14580,2891,11080
18075,6548,28759,17133
7868,15200,13494
7868,28617,18097,22999,16323,8637,7045,25733
12189,8816,22950,18465,13258,27791,20979
26728
17512,14821,18741
26619,14470,21899,6731
5184
28653,28662,18353,27437,5661,12078,11849,15784,7248,7061,18612,24277,4807,15584,9671,18741,3647,1000
。。
。
。
。
。
- 运行命令:
mahout fpg -i /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/in/ -o /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out -method mapreduce -s 3
參数说明:
-i 输入路径,因为执行在hadoop环境中,所以输入路径必须是hdfs路径,实验的输入路径是/workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/in/user2items.csv
-o 输出路径,指定hdfs中的输出路径
完整參数说明參见下表:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDk2NzM4Mg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">
- 命令运行以后的输出文件夹:
casliyang@singlehadoop:~$ hadoop dfs -ls /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.
Found 4 items
-rw-r--r-- 3 casliyang supergroup 5567 2014-06-17 17:50 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/fList
drwxr-xr-x - casliyang supergroup 0 2014-06-17 17:51 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/fpgrowth
drwxr-xr-x - casliyang supergroup 0 2014-06-17 17:51 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/frequentpatterns
drwxr-xr-x - casliyang supergroup 0 2014-06-17 17:50 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/parallelcounting
挖掘出来的频繁模式在frequentpatterns目录下
casliyang@singlehadoop:~$ hadoop dfs -ls /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/frequentpatterns
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 casliyang supergroup 0 2014-06-17 17:51 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/frequentpatterns/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 casliyang supergroup 10017 2014-06-17 17:51 /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/frequentpatterns/part-r-00000
该文件是序列化文件,不能直接查看,mahout提供了命令能够将其转换为普通文本:
mahout seqdumper -s /workspace/dataguru/hadoopdev/week13/fpg/out/frequentpatterns/part-r-00000 -o /home/casliyang/outpattern
这里要注意。-o指定的输出文件路径必须是linux文件系统。而且目标文件必须提前创建好,否则会报错。
- 终于输出到/home/casliyang/outpattern的部分结果
Key: 29099: Value: ([29099],18), ([29099, 4479],3)
Key: 29202: Value: ([29202],3)
Key: 29203: Value: ([29203],9), ([14020, 29203],3)
Key: 29224: Value: ([29224],3)
Key: 29547: Value: ([29547],5)
Key: 2963: Value: ([2963],8), ([2963, 21146],3)
Key: 2999: Value: ([2999],3)
Key: 3032: Value: ([3032],4)
Key: 3047: Value: ([3047],4)
Key: 3151: Value: ([3151],7), ([14020, 3151],4)
Key: 3181: Value: ([3181],3)
Key: 3228: Value: ([3228],14)
Key: 3313: Value: ([3313],3)
Key: 3324: Value: ([3324],3)
Key: 3438: Value: ([3438],3)
Key: 3458: Value: ([3458],4)
Key: 3627: Value: ([3627],11), ([3627, 11176],3)
。。。。
。
。
含义:
Key:itemid
Value:和该item相关的频繁模式及其支持度
有了挖掘出来的频繁模式。就能够进一步用程序依据业务需求做处理了。
Mahout真是个伟大的开源项目。
【甘道夫】并行化频繁模式挖掘算法FP Growth及其在Mahout下的命令使用的更多相关文章
- 静态频繁子图挖掘算法用于动态网络——gSpan算法研究
摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的 ...
- 频繁模式挖掘 Apriori算法 FP-tree
啤酒 尿布 组合营销 X=>Y,其中x属于项集I,Y属于项集I,且X.Y的交集等于空集. 2类算法 Apriori算法 不断地构造候选集.筛选候选集来挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据.磁盘I ...
- 八、频繁模式挖掘Frequent Pattern Mining
频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining): 频繁项集挖掘是通常是大规模数据分析的第一步,多年以来它都是数据挖掘领域的活跃研究主题.建议用户参考维基百科的association r ...
- 频繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的实现和对比
最近上数据挖掘的课程,其中学习到了频繁模式挖掘这一章,这章介绍了三种算法,Apriori.FP-Growth和Eclat算法:由于对于不同的数据来说,这三种算法的表现不同,所以我们本次就对这三种算法在 ...
- 【甘道夫】MapReduce实现矩阵乘法--实现代码
之前写了一篇分析MapReduce实现矩阵乘法算法的文章: [甘道夫]Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路 为了让大家更直观的了解程序运行,今天编写了实现代码供大家參考. 编程环境: java v ...
- 频繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的实现和对比(Python实现)
最近上数据挖掘的课程,其中学习到了频繁模式挖掘这一章,这章介绍了三种算法,Apriori.FP-Growth和Eclat算法:由于对于不同的数据来说,这三种算法的表现不同,所以我们本次就对这三种算法在 ...
- 【甘道夫】Win7x64环境下编译Apache Hadoop2.2.0的Eclipse小工具
目标: 编译Apache Hadoop2.2.0在win7x64环境下的Eclipse插件 环境: win7x64家庭普通版 eclipse-jee-kepler-SR1-win32-x86_64.z ...
- 频繁模式挖掘apriori算法介绍及Java实现
频繁模式是频繁地出如今数据集中的模式(如项集.子序列或者子结构).比如.频繁地同一时候出如今交易数据集中的商品(如牛奶和面包)的集合是频繁项集. 一些基本概念 支持度:support(A=>B) ...
- 数据挖掘(七):Apriori算法:频繁模式挖掘
1 算法思想 算法使用频繁项集性质的先验知识.Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于探索(k+1)项集.首先,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项 ...
随机推荐
- 小程序01 微信小程序介绍和开发准备
前言 火爆的微信小程序:跳一跳.摩拜单车.美柚.大众点评.滴滴出行 背景 为什么会有小程序? 微信最早推出公众号和服务号,公众号和服务号所传播的网页经常出现加载缓慢甚至页面空白的情况. 微信小程序的诞 ...
- python之操作excel:xlrd、xlwt、xlutiles、枚举函数enumerate()
一.读excel: xlrd-----只能读.不能写 import xlrd book=xlrd.open_workbook(r'E:\BestTest\内容\名单.xlsx') #打开excel s ...
- ios之UITextfield (2)
UItextField通常用于外部数据输入,以实现人机交互.下面以一个简单的登陆界面来讲解UItextField的详细使用. //用来显示“用户名”的label UILabel* label1 = [ ...
- visual studio中使用vim快捷键
vsvim下载链接: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JaredParMSFT.VsVim 下载,关闭visual studio ...
- POJ 3122 pie (二分法)
Description My birthday is coming up and traditionally I'm serving pie. Not just one pie, no, I have ...
- LayUI分页基于ASP.NET MVC
---恢复内容开始--- 今天写了挺久的分页,百度了很多都没有很好的.Net实例,今天我来更新一期关于layuiTable分页 首先你得理解layui的官方文档的Table分页部分,我在这里附上地址 ...
- sed之h;H和:a;N;ba使用精解(对段落进行操作)
1) 文本: Handle 0x0058, DMI type 20, 19 bytes Memory Device Mapped Address Starting Address: 0 ...
- Vim增强工具设置
Vim增强工具设置操作准备:vim ~/.vimrc11. 缩进 & 制表符使 Vim 在创建新行的时候使用与上一行同样的缩进: set autoindent 2. 设置文件里的制表符 (TA ...
- [转]GitHub 优秀的 Android 开源项目
GitHub 优秀的 Android 开源项目 主要介绍那些不错个性化的View,包括ListView.ActionBar.Menu.ViewPager.Gallery.GridView.ImageV ...
- 【POJ3254】Corn Fields(状压DP)
题意: 一个M x N矩阵里有很多格子,每个格子有两种状态,可以放牧和不可以放牧,可以放牧用1表示,否则用0表示,在这块牧场放牛,要求两个相邻的方格不能同时放牛,即牛与牛不能相邻.问有多少种放牛方案( ...