1、爬虫抓取网络数据
真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。
Nutch爬虫的主要作用是从网络上抓取网页数据并建立索引。我们只需指定网站的***网址，如taobao.com，爬虫可以自动探测出页面内容里新的网址，从而进一步抓取链接网页数据。nutch支持把抓取的数据转化成文本，如（PDF、WORD、EXCEL、HTML、XML等形式）转换成纯文字字符。
Nutch与Hadoop集成，可以将下载的数据保存到hdfs，用于后续离线分析。使用步骤为：
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向hdfs中存入待抓取的网站url
$ hadoop fs -put urldir urldir
注：
***个urldir为本地文件夹，存放了url数据文件，每行一个url地址
第二个urldir为hdfs的存储路径。
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启动nutch，在NUTCH_HONE目录下执行以下命令
$ bin/nutch crawlurldir –dir crawl -depth 3 –topN 10
命令成功执行后，会在hdfs中生成crawl目录。
2、MapReduce预处理数据
对于下载的原始文本文档，无法直接进行处理，需要对文本内容进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。
常用的文本预处理算法是TF-IDF，其主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来做分类。
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输入原始文本内容：
Againit seems that cocoa delivered……
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执行TF-IDF预处理：
hadoop jar $JAR SparseVectorsFromSequenceFiles……
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输出文本向量:
9219:0.246 453:0.098 10322:0.21 11947:0.272 ……
每一列是词及其权重，使用冒号分隔，例如“9219:0.246”表示编号为9219的词，对应原始单词为“Again”，其权重值为0.246。
3、Mahout数据挖掘
预处理后的数据就可以用来做数据挖掘。Mahout是一个很强大的数据挖掘工具，是分布式机器学习算法的集合，包括：协同过滤、分类、聚类等。
以LDA算法为例，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注主题，需要的仅仅是指定主题的数量K。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。
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输入预处理后的数据:
9219:0.246 453:0.098 ……
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执行LDA挖掘算法：
mahout cvb –k 20……
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输出挖掘结果：
topic1 {computer,technology,system,internet,machine}
topic2 {play,film,movie,star,director,production,stage}
我们可以获知用户的偏好是哪些主题，这些主题是由一些关键词组成。
4、Sqoop导出到关系数据库
在某些场景下，需要把数据挖掘的结果导出到关系数据库，用于及时响应外部应用查询。
sqoop是一个用来把hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL ,Oracle 等）中的数据导入到hadoop的hdfs中，也可以将hdfs的数据导出到关系型数据库中：
sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username root–password root –table result_test –export-dir /user/mr/lda/out
export操作实现把hdfs目录/user/mr/lda/out下数据导出到mysql的result_test表。
