即使计算相同的结果，真正的分布式计算也与非分布式计算有很大的不同。结构不一样，使用的基础设施也不一样。
如果您只是询问关于本地文件的伪分布式解决方案是如何工作的：您将忽略hadoop输入/输出机制并编写一个 Mapper 它从hdfs上的某个地方读取您的输入并复制到本地磁盘。
如果您询问如何实际分配计算，那么您必须切换到在项目中使用（完全不同的）分布式实现。它们实际上使用hadoop来分割计算。上面的过程只是在hadoop容器中运行许多非分布式任务。然而，这些实现是完全离线的。
如果你的意思是你想要一个实时的推荐人，像在马霍特 .cf.taste 包，而且还想实际使用hadoop的分布式计算能力，那么你需要的不仅仅是mahout。这不是一个或另一个在mahout；有些代码执行其中一个操作，但它们并不相关。
顺便说一句，这正是没药。我不介意在这里做广告，因为这听起来正是你要找的。这是我在这个mahout代码中开始的工作的演变。除此之外，它是一个2层体系结构，具有实时性元素，但也可以透明地将计算卸载到hadoop集群。