##Schritt 1: Kompilieren des Projektes jar mit ant erstellen
ant make-jar
##Schritt 2: Erstellen der Sequencedatei Eine Datei mit den Namen muss aus der ersten pivotdatei generiert werden.
tail -n 1 infobox_pivot_part1 > names
Die Klasse BitsToSeqFile muss mit der pivot-Binärdatei, der Namensdatei und dem Namen der gewünschten Ausgabedatei für die Subjekte aufgerufen werden
java -jar dist/clustering.jar de.myhpi.BitsToSeqFile infobox_pivot_part2 names subjects.seq
##Schritt 3: Erstellen der Clusterzentren Die Klasse GenerateClusters muss mit der Subjektdatei, der Namensdatei und dem Namen der gewünschten Ausgabedatei für die Subjekte aufgerufen werden. Weitere benötigte Argumente sind die Anzahl der Attribute und die Anzahl der zu erzeugenden Cluster.
java -jar dist/clustering.jar de.myhpi.GenerateClusters subjects.seq centers.seq 42644 100
##Schritt 4: Kopieren der Eingabedateien ins HDFS Danach müssen die Subjektdatei, die Clusterzetrendatei und die Datei config.xml in das HDFS kopiert werden. Gegenbenenfalls kann die config.xml angepasst werden.
##Schritt 5: Jobs ausführen hadoop jar mit dem Programmnamen "k-means" und der Subjektdatei, der Zentrendatei und dem Ausgabepfad aufrufen
hadoop jar dist/clustering.jar k-means subjects.seq centers.seq output-dir
##Schritt 6: Ausgabedaten aus dem HDFS kopieren Nachdem das Programm die Jobs ausgeführt hat, können die Ausgabedaten auf das lokale Dateisystem kopiert und von Menschen gelesen werden