Получение IOException при запуске примера кода в «Mahout в действии» на mahout-0.6

Question

Я изучаю Mahout и читаю "Mahout в действии".

Когда я попытался запустить пример кода в главе 7 SimpleKMeansClustering.java, возникло исключение:

Исключение в потоке "main" java.io.IOException: неверное значение класса: 0.0: нольне является классом org.apache.mahout.clustering.WeightedPropertyVectorWritable в org.apache.hadoop.io.SequenceFile $ Reader.next (SequenceFile.java:1874) в SimpleKMeansClustering.main (SimpleKMeansClustering.java:95) * 1005Мне удалось этот код на mahout-0.5, но на mahout-0.6 я увидел это исключение.Даже если я изменил имя каталога с cluster-0 на cluster-0-final, я все еще сталкиваюсь с этим исключением.

    KMeansDriver.run(conf, vectors, new Path(canopyCentroids, "clusters-0-final"), clusterOutput, new TanimotoDistanceMeasure(), 0.01, 20, true, false);//First, I changed this path.

    SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs,  new Path("output/clusters/clusteredPoints/part-m-00000"), conf);//I double checked this folder and filename.

    IntWritable key = new IntWritable();
    WeightedVectorWritable value = new WeightedVectorWritable();
    int i=0;
    while(reader.next(key, value)) {
        System.out.println(value.toString() + " belongs to cluster " + key.toString());
        i++;
    }
    System.out.println(i);
    reader.close();

У кого-нибудь есть идеи по поводу этого исключения?Я пытался решить это в течение долгого времени и понятия не имел.И в Интернете мало источников.

Заранее спасибо

Answer 1

Чтобы этот пример работал в Mahout 0.6, добавьте

import org.apache.mahout.clustering.WeightedPropertyVectorWritable;

к импорту и замените строку:

 WeightedVectorWritable value = new WeightedVectorWritable();

на

WeightedPropertyVectorWritable value = new WeightedPropertyVectorWritable();

Это происходит потому, что код Mahout 0.6 записывает выходные значения кластеризации в новый тип WeightedPropertyVectorWritable.

Answer 2

Для кого это может касаться, вот рабочий образец MiA для mahout 0.9:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.clustering.Cluster;
import org.apache.mahout.clustering.classify.WeightedPropertyVectorWritable;
import org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver;
import org.apache.mahout.clustering.kmeans.Kluster;
import org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.VectorWritable;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SimpleKMeansClustering {

    public static final double[][] points = {
            {1, 1}, {2, 1}, {1, 2},
            {2, 2}, {3, 3}, {8, 8},
            {9, 8}, {8, 9}, {9, 9}};

    public static void writePointsToFile(List<Vector> points,
                                         String fileName,
                                         FileSystem fs,
                                         Configuration conf) throws IOException {
        Path path = new Path(fileName);
        SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer(fs, conf,
                path, LongWritable.class, VectorWritable.class);
        long recNum = 0;
        VectorWritable vec = new VectorWritable();
        for (Vector point : points) {
            vec.set(point);
            writer.append(new LongWritable(recNum++), vec);
        }
        writer.close();
    }

    public static List<Vector> getPoints(double[][] raw) {
        List<Vector> points = new ArrayList<Vector>();
        for (int i = 0; i < raw.length; i++) {
            double[] fr = raw[i];
            Vector vec = new RandomAccessSparseVector(fr.length);
            vec.assign(fr);
            points.add(vec);
        }
        return points;
    }

    public static void main(String args[]) throws Exception {

        int k = 2;

        List<Vector> vectors = getPoints(points);

        File testData = new File("clustering/testdata");
        if (!testData.exists()) {
            testData.mkdir();
        }
        testData = new File("clustering/testdata/points");
        if (!testData.exists()) {
            testData.mkdir();
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        writePointsToFile(vectors, "clustering/testdata/points/file1", fs, conf);

        Path path = new Path("clustering/testdata/clusters/part-00000");
        SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer(fs, conf, path, Text.class, Kluster.class);

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            Vector vec = vectors.get(i);
            Kluster cluster = new Kluster(vec, i, new EuclideanDistanceMeasure());
            writer.append(new Text(cluster.getIdentifier()), cluster);
        }
        writer.close();

        KMeansDriver.run(conf,
                new Path("clustering/testdata/points"),
                new Path("clustering/testdata/clusters"),
                new Path("clustering/output"),
                0.001,
                10,
                true,
                0,
                true);

        SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs,
                new Path("clustering/output/" + Cluster.CLUSTERED_POINTS_DIR + "/part-m-0"), conf);

        IntWritable key = new IntWritable();
        WeightedPropertyVectorWritable value = new WeightedPropertyVectorWritable();
        while (reader.next(key, value)) {
            System.out.println(value.toString() + " belongs to cluster " + key.toString());
        }
        reader.close();
    }

}

Answer 3

Пример в книге отлично работает для mahout 05 со следующими небольшими изменениями:

(1) правильно установите пути:

   KMeansDriver.run(conf, new Path("testdata/points"), new Path("testdata/clusters"), new Path("testdata/output"), new EuclideanDistanceMeasure(), 0.001, 10, true, false);

и

   SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, new Path("testdata/output/clusteredPoints/part-m-0"), conf);

(2) также, если у вас не установлен HADOOP, вам нужно изменить последний параметр вызова KMeansDriver.run () с «false» на «true».

   KMeansDriver.run(conf, new Path("testdata/points"), new Path("testdata/clusters"), new Path("testdata/output"), new EuclideanDistanceMeasure(), 0.001, 10, true, true);

Тогда пример работает.

Answer 4

Заменить

import org.apache.mahout.clustering.WeightedVectorWritable;

с

import org.apache.mahout.clustering.classify.WeightedVectorWritable;