论文仿真做线性回归分类在人脸识别中应用与研究，在单机下实现LRC算法后，又在Hadoop云平台下实现了该算法。在比较实验结果时候需要放在相同硬件条件下比较。但是LRC单机算法是在windows下的eclipse中运行的，而MapReduce并行化的算法需要在客户端（window操作系统）的eclipse执行算法。因此需要把单机和并行化算法打成jar，放在hadoop集群中master主节点上运行，才能正确看到比较结果。
一，打包单机LRC程序：
（1）程序中需要读取“D盘hadoop下的matrix.txt文件”，需要将matrix.txt放到Linux上，此处假设放到Linux下的 /usr/local/matrix.txt，程序之前代码：
| String str = "D:\hadoop\matrix.txt" ; |
修改为：
| String str = "//usr//local//matrix.txt"; |
（2）在eclipse中，选中项目，右键--Export---选择“Java”下的“JAR file”----“选好路径，填写欲打包成的名称”-----不断下一步之后，选择主函数，选择主函数即可，----之后finish，完成。
（3）此时打包完成，假如包的名字LRC.jar,在windows直接双击jar文件运行即可；在Linux需要指令“java -jar /var/hadoop/LRC.jar”,其中/var/hadoop为LRC.jar所在的绝对路径。
二，打包MapReduce并行化程序：
（1）、（2）步与一中（1）、（2）步相同，
（3）假如包的名字LRC_Hadoop.jar,在windows直接双击jar文件运行即可；在Linux需要指令“hadoop jar /var/hadoop/LRC_hadoop.jar”,其中/var/hadoop为LRC_hadoop.jar所在的绝对路径。