Apache Mahout - это проект Apache, предназначенный для создания бесплатных
реализаций распределенных или иным образом масштабируемых алгоритмов машинного
обучения на платформе Hadoop. Mahout находится в стадии разработки; число
реализованных алгоритмов быстро росло, но все еще отсутствуют различные
алгоритмы. Хотя основные алгоритмы Mahout для кластеризации, классификации и
пакетной совместной фильтрации реализованы поверх Apache Hadoop с
использованием парадигмы map / lower, он не ограничивает вклады в Реализации
на основе Hadoop. Вклады, которые выполняются на одном узле или в кластере,
отличном от Hadoop, также приветствуются. Например, компонент Mahot для
рекомендации совместной фильтрации Taste изначально был отдельным проектом и
мог работать автономно без Hadoop. Активно обсуждается интеграция с такими
инициативами, как Pregel-подобный Giraph. Внешние связи ECI AMI связываются с
Hadoop и Mahout Giraph - инфраструктурой обработки графиков, которая работает
на Hadoop (см. Pregel). Pregel - внутренняя платформа Google для обработки
графиков, подробности опубликованы в документе ACM.