如何看待mahout和milib之間的關係，mahout真的死了么？

01-16

一方面mahout裡面的庫我感覺還是比較成熟的，雖然mapreduce已經逐漸顯現出頹勢，可是我感覺spark也不是能夠完全取代它呀，那為什麼apache宣布不支持用mr提交演算法了呢。。。。。在網上查了很久都沒有答案，只能求助於萬能的知乎了。。。

謝邀，其實我沒有資格回答這個問題，因為到目前為止，我沒有用過Mahout，只用過Spark Mllib和R裡面的模型。為了回答這個問題，我找到了Quora裡面類似的討論, 挺有意思的，可以和大家分享一下。

首先，傳統的Mahout是提供的是Java的API，用戶應用會編譯成MapReduce的job，運行在MapReduce的框架上。從現在看來，這種方式開發效率低，運行速度慢，已經過時了。

那麼是不是可以說Mahout肯定會被Spark取代呢？非也。Mahout社區也在憋大招。

著眼於計算平台

在Mahout的開發者看來，Mllib各種演算法像一個黑盒子，只有少量參數可以調整，也許用起來很簡單，但是很多時候並不能滿足不同用戶的需要。未來的Mahout的目標是機器學習平台，它將提供類似R和Scala的DSL，支持類似分散式向量計算，大數據統計等基本功能，讓用戶可以很方便的將演算法轉化為代碼。

支持多種後端

另外，未來的Mahout將支持多種後端，spark是一種，也許還有Flink。

具體可以參考這幾篇文章

1. Weathering Thru Tech Days: Mahout 0.10.x: first Mahout release as a programming environment

2. What are the differences between Apache Mahout and Spark MLlib?

下面是未來Mahout的架構圖。

mahout數學家整出來就是做機器學習的，spark要弄的話只能說是完善，怎麼可能取代Hadoop呢，你不要想太多，習得原理即可啊