निश्चित रूप से, हाँ। Mahout Recommender First-Timer FAQ में वे एक हडोप-आधारित कार्यान्वयन के साथ शुरू करने के खिलाफ सलाह देते हैं (जब तक कि आप नहीं जानते कि आप अपेक्षाकृत जल्दी 100 मिलियन उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को स्केल कर रहे हैं)।
आप अपेक्षाकृत आसानी से शुद्ध-जावा फैशन में Recommender interface के कार्यान्वयन का उपयोग कर सकते हैं। या अपनी पसंद के सर्वलेट में एक रखें।
तकनीकी रूप से, महॉट में हैडोप पर एक मेवेन निर्भरता है। लेकिन आप आसानी से हडोप जार के बिना अनुशंसाओं का उपयोग कर सकते हैं। यह एक्शन में महॉट के पहले कुछ अध्यायों में वर्णित है - आप sample source code डाउनलोड कर सकते हैं और देख सकते हैं कि यह कैसा किया गया है - फ़ाइल RecommenderIntro.java
पर देखें।
हालांकि, अगर आप Maven का उपयोग कर रहे हैं, तो आप मैन्युअल रूप से Hadoop बाहर करने के लिए की आवश्यकता होगी - निर्भरता इस प्रकार दिखाई देगा:
<dependency>
<groupId>org.apache.mahout</groupId>
<artifactId>mahout-core</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-core</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
महावत 0.10 के साथ यह सिर्फ संभव अब और नहीं लगता है। मैं KMeans या FuzzyKMeans एल्गोरिदम का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं और वे पूरी तरह से हडोप में बंधे हुए लगते हैं। मैं बस इतना करना चाहता हूं कि क्लस्टर कुछ 2 डी (लेट/लांग वास्तव में) डेटा पॉइंट्स है और हैडऑप फाइल सिस्टम पर भरोसा करना एक ऑफ-ऑफ ऑपरेशन के लिए बेहद अक्षम है, जिसे मैं चाहता हूं। – crowmagnumb