Linux下学习Mahout机器学习框架（linuxmahout）

任何想学习Apache Mahout机器学习框架的人都知道，Linux是学习此框架的最佳操作系统。Apache Mahout是一个开源的机器学习库，可以帮助用户分析丰富的数据。它有很多强大的功能，比如推荐引擎，分类，聚类等功能，对于机器学习或数据分析有很大的帮助。

Linux是学习Mahout的最佳平台，选择Linux核心服务器主要是基于它的性能和可靠性。Linux操作系统支持大量开源软件，这些软件能帮助我们快速搭建环境，方便安装和部署，例如Hadoop，Solr，ZooKeeper以及其他的服务器，这对于Mahout的安装有很大的帮助。

Linux的可定制性也很重要，可以满足不同的客户需求，比如可以基于该系统安装插件来构建应用，而且Linux可以做到资源分配和管理分离，使用户可以实时监控系统的状态，保证系统的性能。

首先，要安装Mahout的环境，我们要安装Hadoop以及Java。Hadoop构建分布式计算环境，Java是使Hadoop运行的一种编程语言。一旦Hadoop和Java安装完成，就可以安装Mahout，可以使用以下命令来安装Mahout：

“`bash

#克隆Mahout git仓库

$ git clone https://github.com/apache/mahout.git

#进入仓库目录

$ cd mahout

#构建Mahout

$ mvn clean install

安装完成后，就可以进行Mahout的学习了。Mahout分为两部分，Map Reduce和Spark，可以两者进行对比，了解它们之间的异同，熟悉它们的使用原理和技术要点，然后使用它们进行实践操作，以加深对Mahout技术的理解。

学习Mahout框架时，可以建立个人知识库，比如开放源代码库，社区博客，专业技术问答库等。这样，不仅可以搜集大量的知识，而且可以把知识系统化，定期整理知识，不断学习新技术，以便快速提高自身的技术水平。

总之，Linux是学习Mahout机器学习框架的最佳平台，它的可容性、可靠性以及学习上的便利性是最重要的，只要能够克服学习过程中的困难，就可以成功学习Mahout。