1. 环境准备：Ubuntu系统与Hadoop集群搭建
在Ubuntu上进行Hadoop数据挖掘前，需先搭建稳定的Hadoop分布式环境。首先安装Java（通过sudo apt-get install openjdk-8-jdk），配置JAVA_HOME环境变量（编辑/etc/environment文件，添加export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64）；接着安装SSH并配置免密登录（sudo apt-get install openssh-server，执行ssh-keygen -t rsa生成密钥，将公钥追加到authorized_keys中）；下载并解压Hadoop（如2.9.0版本），修改核心配置文件：core-site.xml设置NameNode地址（fs.default.name=hdfs://localhost:9000）、hdfs-site.xml设置副本数（dfs.replication=1）、mapred-site.xml设置JobTracker地址（mapred.job.tracker=localhost:9001）；格式化HDFS（hadoop namenode -format），启动Hadoop集群（start-all.sh），通过jps命令验证NameNode、DataNode、JobTracker等服务是否正常运行。
2. 安装与配置Mahout数据挖掘工具
Mahout是基于Hadoop的分布式数据挖掘库，支持分类、聚类、推荐等算法。首先下载Mahout（如0.12.2版本），解压至指定目录；配置环境变量，在~/.bash_profile中添加export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop、export MAHOUT_HOME=/path/to/mahout、export PATH=$PATH:$MAHOUT_HOME/bin，执行source ~/.bash_profile使配置生效；验证Mahout安装（执行mahout命令，若显示帮助信息则说明安装成功）。
3. 数据准备：上传与预处理
将待挖掘数据上传至HDFS，使用hadoop fs -put /local/data/path /hdfs/target/path命令。数据预处理是关键步骤，需将原始数据转换为Mahout可处理的格式：
seqdirectory命令将文本目录转换为SequenceFile格式（mahout seqdirectory -i /hdfs/input/text -o /hdfs/output/seq）；再使用seq2sparse提取文本特征（TF-IDF向量），生成稀疏向量文件（mahout seq2sparse -i /hdfs/output/seq -o /hdfs/output/spark）。4. 数据挖掘算法应用：分类、聚类、推荐等
Mahout提供了丰富的分布式算法，覆盖常见数据挖掘任务：
trainnb训练模型、testnb测试模型），适用于垃圾邮件分类、情感分析等场景。例如，mahout trainnb -i /hdfs/spark-vectors -el -o /hdfs/model -li /hdfs/labelindex -ow。kmeans命令），将数据划分为指定数量的簇，适用于用户分群、异常检测等。例如，mahout kmeans -i /hdfs/spark-vectors -c /hdfs/initial-centroids -o /hdfs/kmeans-result -dm org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure -x 10 -k 3 -ow（-k指定簇数，-x指定迭代次数）。recommenditembased），生成个性化推荐结果，适用于电商推荐、电影推荐等。例如，mahout recommenditembased -i /hdfs/ratings.csv -o /hdfs/recommendations -n 10 -similarity pearson -method mapreduce（-n指定推荐数量，-similarity指定相似度算法）。5. 结果分析与可视化
挖掘完成后，从HDFS中获取结果文件（如分类标签、聚类中心、推荐列表），使用以下工具进行分析与可视化：
mahout vectordump将向量文件转换为可读文本（mahout vectordump -i /hdfs/result-vectors -o /local/output.txt -d /hdfs/dictionary.file-0 -dt sequencefile），查看聚类中心或分类结果。注意事项