MapR 是否具有可扩展的机器学习算法。像马胡特一样？
我特别想知道 MapR 是否有 Kmeans 聚类，就像 Mahout 一样？
I am specifically wondering if MapR has Kmeans clustering just like Mahout?
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评论（1）
据我所知，MapR只是一个“更快”的Hadoop。不包含任何算法。
所以你们的工作应该是兼容的。
但实施你自己的有什么关系呢？ K-means 非常简单。请参阅我的博文：
http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/05 /k-means-clustering-with-mapreduce.html
但是我已经使用 BSP（批量同步并行）和 Apache 实现了 k-means 聚类如果将 Hama 与本书中的 Mahout 基准测试结果进行比较，它几乎快十倍：http://www. manning.com/ingersoll/（链接的 jira：https://issues.apache.org/jira/browse/MAHOUT-588)
以下是 Apache Hama 的 k-means 基准测试： http://wiki.apache.org/hama/Benchmarks
你可以在这里找到它：
https://github.com/thomasjungblut /thomasjungblut-common/blob/master/src/de/jungblut/clustering/KMeansBSP.java
As far as I know, MapR is only a "faster" Hadoop. There are no algorithms included.
So your jobs should be compatible.
But what is the deal in implementing your own? K-means is ultra simple. See my blog post:
http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/05/k-means-clustering-with-mapreduce.html
However I have implemented a k-means clustering with BSP (Bulk Synchronous Parallel) and Apache Hama which is almost ten times faster if you compare it with the Mahout benchmark results in this book: http://www.manning.com/ingersoll/ (linked jira: https://issues.apache.org/jira/browse/MAHOUT-588)
Here is the benchmark of k-means with Apache Hama: http://wiki.apache.org/hama/Benchmarks
You can find it here:
https://github.com/thomasjungblut/thomasjungblut-common/blob/master/src/de/jungblut/clustering/KMeansBSP.java