1. 基于Mahout與Hadoop的協同過濾推薦系統
在Ubuntu環境下，通過搭建Hadoop分布式集群，利用Apache Mahout庫實現基于用戶的協同過濾算法，構建商品推薦系統。具體流程包括：在Ubuntu服務器上配置Hadoop集群，使用Mahout的Taste接口（基于Java的可擴展推薦引擎）處理<userid,itemid,preference>格式的用戶偏好數據，通過MapReduce并行計算用戶相似度，生成個性化推薦列表。該案例展示了Hadoop分布式計算與Mahout機器學習算法的結合，適用于電商、視頻平臺等需要大規模用戶行為分析的場景。
2. Hadoop集群上的K-Means聚類分析
針對大規模數據集的聚類需求，在Ubuntu系統上配置Hadoop環境，使用Mahout的K-Means算法對數據進行分布式聚類。步驟涵蓋：準備HDFS存儲的結構化數據（如用戶消費記錄、傳感器數據），通過Mahout的kmeans命令指定輸入路徑、初始質心路徑、輸出路徑及聚類數量（-k參數），運行聚類任務后使用clusterdump命令分析結果（如聚類中心、數據點歸屬）。該案例適用于客戶分群、異常檢測、圖像分割等需要無監督學習的場景。
3. TensorFlowOnSpark分布式深度學習平臺
在Ubuntu16.04環境中，通過Docker創建多個Ubuntu容器搭建TensorFlowOnSpark（TFoS）平臺，實現深度學習與Hadoop YARN集群的集成。具體操作包括：配置Ubuntu系統的SSH免密登錄、安裝JDK和Hadoop，使用Docker Compose啟動包含NameNode、DataNode、ResourceManager等角色的Hadoop集群，部署TensorFlowOnSpark框架，通過TFoS提交分布式深度學習任務（如圖像分類、自然語言處理）。該案例解決了傳統深度學習框架與Hadoop集群分離的問題，實現了海量數據的分布式訓練，適用于圖像識別、語音識別等大規模深度學習場景。
4. Spark MLlib在Hadoop上的航班延誤預測
在Ubuntu19.10系統中，基于Hadoop和Spark搭建機器學習流水線，使用Spark MLlib庫對Flights and Airports Data數據集進行航班延誤預測。流程包括：將CSV數據加載至HDFS，使用Spark SQL讀取數據并創建“label”標簽（晚點超過15分鐘為1，否則為0），通過VectorAssembler將特征列（如出發延遲、飛行時間、航空公司）組合為特征向量，構建包含StringIndexer（處理分類特征）、VectorIndexer（處理類別特征）、LogisticRegression（邏輯回歸模型）的Pipeline，使用CrossValidator進行超參數調優（如正則化參數、彈性網絡參數），最終評估模型性能（如準確率、召回率）。該案例展示了Spark MLlib與Hadoop生態的整合，適用于時間序列預測、分類等實時或批量機器學習場景。
5. Mahout在Hadoop上的分類與頻繁模式挖掘
在Ubuntu Server 14.04環境中，使用Mahout庫在Hadoop集群上實現分類（如貝葉斯分類器）和頻繁模式挖掘（如Apriori算法）。例如，通過貝葉斯分類器對郵件數據進行分詞處理，統計詞語在垃圾郵件與正常郵件中的出現頻率，構建分類模型預測郵件是否為垃圾郵件；通過Apriori算法挖掘超市交易數據中的頻繁項集（如“牛奶+面包”的共同出現概率），用于關聯規則挖掘（如“購買牛奶的用戶大概率會購買面包”）。該案例適用于垃圾郵件過濾、市場籃子分析、推薦系統等場景。
