在 Hadoop 中实现用户聚类通常涉及以下步骤：

　　1.数据准备：将用户数据准备成适合进行聚类分析的格式。这可能包括数据清洗、特征提取、数据转换等操作，以便能够在 Hadoop 中进行处理。

　　2.数据存储：将准备好的用户数据存储到 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中，以便可以在 Hadoop 集群中进行处理。

　　3.数据处理：使用 Hadoop 的分布式计算框架，例如 MapReduce 或 Spark，进行用户聚类的计算。这通常涉及将用户数据映射到键值对(key-value)对形式的数据上，然后通过 MapReduce 或 Spark 的计算模型，对用户数据进行并行处理。

　　4.聚类算法：选择合适的聚类算法进行实现，例如 k-means、DBSCAN、层次聚类等。将聚类算法实现为 MapReduce 或 Spark 中的 Mapper 和 Reducer 函数，以便在分布式集群上进行并行计算。

　　5.结果输出：将聚类结果输出到 HDFS 中，或者输出到其他存储系统中，以便后续的数据分析和可视化。

　　需要注意的是，实现用户聚类在 Hadoop 中可能需要处理大量的数据和复杂的计算，因此需要仔细设计和优化算法，以保证在分布式环境下的性能和可扩展性。同时，Hadoop 提供了多种工具和库，例如 Hadoop MapReduce、Apache Spark、Mahout 等，可以根据具体需求选择合适的工具和库进行用户聚类的实现。