cloudpackブログ - Elastic MapReduceでMahoutを使ってリコメンデーション
Mahoutとは、Javaで記述された機械学習ライブラリで、リコメンデーション処理などをHadoop上で実行することもできます。 Hadoop上でということなら、当たり前ですが、AWSのElastic MapReduceでも実行することができると思います。 ということで、実際にMahoutを使って、Elastic MapReduceでリコメンデーションをしてみました。 尚、Mahoutのリコメンデーションに関しては、@daisuke_mさんのブログ（都元ダイスケ IT-PRESS）で丁寧に紹介されています。 特に、レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみるの記事は、リコメンデーションのイメージを掴むのに最適です！ それでは実際に試してみたいと思います。 まずはじめに、S3の適当な場所にMahoutのJarとリコメンデーションに利用するデータを 配置します。 配置
cloudpackブログ - Elastic MapReduceを使ってみた
今回は、Elastic MapReduceを使ってみました。 前回の記事で、MapReduceのアルゴリズム（streaming）でMapReduceのアルゴリズムをおさえ、MapperとReducerをPHPで実装MapperとReducerをPHPで実装しました。 最後は、AWSのElastic MapReduceを使って実行してみたいと思います。 まずはじめにAWS Management Consoleを利用して、S3にインプットファイル（input.txt）とMapper（mapper.php）とReducer（reducer.php）をアップロードしておきます。 次にAWS Management ConsoleのElastic MapReduceタブを選択し、上部のCreate New Job FlowボタンでJob Flowの登録を行います。 名前は適当につけていますが、Job
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