1. 基于Mahout与Hadoop的协同过滤推荐系统
在Ubuntu环境下，通过搭建Hadoop分布式集群，利用Apache Mahout库实现基于用户的协同过滤算法，构建商品推荐系统。具体流程包括：在Ubuntu服务器上配置Hadoop集群，使用Mahout的Taste接口（基于Java的可扩展推荐引擎）处理<userid,itemid,preference>格式的用户偏好数据，通过MapReduce并行计算用户相似度，生成个性化推荐列表。该案例展示了Hadoop分布式计算与Mahout机器学习算法的结合，适用于电商、视频平台等需要大规模用户行为分析的场景。
2. Hadoop集群上的K-Means聚类分析
针对大规模数据集的聚类需求，在Ubuntu系统上配置Hadoop环境，使用Mahout的K-Means算法对数据进行分布式聚类。步骤涵盖：准备HDFS存储的结构化数据（如用户消费记录、传感器数据），通过Mahout的kmeans命令指定输入路径、初始质心路径、输出路径及聚类数量（-k参数），运行聚类任务后使用clusterdump命令分析结果（如聚类中心、数据点归属）。该案例适用于客户分群、异常检测、图像分割等需要无监督学习的场景。
3. TensorFlowOnSpark分布式深度学习平台
在Ubuntu16.04环境中，通过Docker创建多个Ubuntu容器搭建TensorFlowOnSpark（TFoS）平台，实现深度学习与Hadoop YARN集群的集成。具体操作包括：配置Ubuntu系统的SSH免密登录、安装JDK和Hadoop，使用Docker Compose启动包含NameNode、DataNode、ResourceManager等角色的Hadoop集群，部署TensorFlowOnSpark框架，通过TFoS提交分布式深度学习任务（如图像分类、自然语言处理）。该案例解决了传统深度学习框架与Hadoop集群分离的问题，实现了海量数据的分布式训练，适用于图像识别、语音识别等大规模深度学习场景。
4. Spark MLlib在Hadoop上的航班延误预测
在Ubuntu19.10系统中，基于Hadoop和Spark搭建机器学习流水线，使用Spark MLlib库对Flights and Airports Data数据集进行航班延误预测。流程包括：将CSV数据加载至HDFS，使用Spark SQL读取数据并创建“label”标签（晚点超过15分钟为1，否则为0），通过VectorAssembler将特征列（如出发延迟、飞行时间、航空公司）组合为特征向量，构建包含StringIndexer（处理分类特征）、VectorIndexer（处理类别特征）、LogisticRegression（逻辑回归模型）的Pipeline，使用CrossValidator进行超参数调优（如正则化参数、弹性网络参数），最终评估模型性能（如准确率、召回率）。该案例展示了Spark MLlib与Hadoop生态的整合，适用于时间序列预测、分类等实时或批量机器学习场景。
5. Mahout在Hadoop上的分类与频繁模式挖掘
在Ubuntu Server 14.04环境中，使用Mahout库在Hadoop集群上实现分类（如贝叶斯分类器）和频繁模式挖掘（如Apriori算法）。例如，通过贝叶斯分类器对邮件数据进行分词处理，统计词语在垃圾邮件与正常邮件中的出现频率，构建分类模型预测邮件是否为垃圾邮件；通过Apriori算法挖掘超市交易数据中的频繁项集（如“牛奶+面包”的共同出现概率），用于关联规则挖掘（如“购买牛奶的用户大概率会购买面包”）。该案例适用于垃圾邮件过滤、市场篮子分析、推荐系统等场景。