前言：在空间里回顾了我的2014，从生活、技术、家庭等各方面对自己进行总结剖析，也是给自己一个交代。也想在博客上专门写一篇2014年度菜鸟的技术路回忆录，但是因为各种事一再耽搁了，现在来写也就更显得不合时宜了，也就作罢了，反正码农的生活都是围绕着pc、代码转，绕不开整天敲敲打打的26个字母。
看着在园子的园龄单位从月变成年，翻翻过去写的博客从大数据到可视化以及一些零散分支，渐渐的发现，变化的时间，不变的是成长。
书归正传，这两天有看到阿里在举办一个天池大数据竞赛，仔细一看，做的是推荐算法。抱着一种求知欲和好奇的心态，我决定试试，权当学习。其实我对推荐这块是个小白，也不知道推荐方面有哪些经典的算法，但是通过这两天看来，大致地了解了推荐为何存在、推荐的意义和常用的推荐算法。关于这个竞赛，我想到的是两个点，一个是大数据，另一个就是推荐，理所当然的，我就想到了mahout。仔细一了解，mahout中已经集成了很多的推荐算法的分布式实现如UserCF, ItemCF, SlopeOne等等。
那么第一步就是配置mahout环境，我的环境是这样的，虚拟机中的hadoop、window下的cygwin，还有myeclipse下的mahout，具体的环境配置这里不再赘述，今天解决的问题有：
Myeclipse中的Debug模式下，进行调试时无法跳转到相应类，显示的是source not found以及Edit Source Lookup Path的提示；sql server2008中导入平面文件数据报错。
1.针对第一个问题，网上的大部分做法是：
第一种：右键项目->build path->configure build path->Source->Add Folder,然后将指定目录加入项目空间
第二种：点击Edit Source Lookup Path按钮，添加当前项目
经尝试，以上两种方法都不能解决我的问题，最后一通搜索，无意发现点击Edit Source Lookup Path按钮加入不应该是当前项目，而是jdk安装目录下的src.zip，从而成功解决问题，真正原因在于没有添加jdk的source包。这个src.zip就是jdk的类库源代码，编译后就是所需的类库，也就是jdk安装目录lib下的rt.jar，我们经常用到的String类、Object类、Math类、Set类等都在这里面。
2.sql server2008中导入csv数据报错，主要有几下几种报错或警告：
通过针对性的将相应属性修改类型后仍不能解决问题，后来发现通过点击导入向导中的“建议类型”，分分钟解决问题，并能根据已有数据赋予相应的数据类型。
