上一篇介紹了用開源數據挖掘軟件weka做關聯規則挖掘，weka方便實用，但不能處理大數據集，因為內存放不下，給它再多的時間也是無用，因此需要進行分布式計算，mahout是一個基於hadoop的分布式數據挖掘開源項目（mahout本來是指一個騎在大象上的人）。掌握了關聯規則的基本算法和使用，加上分布式關聯規則挖掘后，就可以處理基本的關聯規則挖掘工作了，實踐中只需要把握業務，理解數據便可游刃有余。
安裝mahout
騎在大象上的俠士必然需要一頭雄糾糾的大象，不過本文不解紹大象hadoop，所以我假定已經安裝好了hadoop，關於hadoop的安裝，請google。
到Apache官網下載mahout8.0
解壓
tar -zxvf mahout-distribution-0.8.tar.gz
移動
sudo mv tar mahout-distribution-0.8 /usr/local/mahout-8
配置
sudo gedit /etc/profile
輸入以下內容：
export MAHOUT_HOME=/usr/local/mahout-8 export PATH=$MAHOUT_HOME/bin:$PATH export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
退出用戶重新登錄，使配置文件生效。輸入mahout -version測試是否安裝成功。
數據准備
到http://fimi.ua.ac.be/data/下載一個購物籃數據retail.dat。
上傳到hadoop文件系統
hadoop fs -mkdir /user/hadoop/mahoutData #創建目錄
hadoop fs -put ~/data/retail.dat /user/hadoop/mahoutData
調用FpGrowth算法
mahout fpg -i /user/hadoop/mahoutData/retail.dat -o patterns -method mapreduce -s 1000 -regex '[\ ]'
-i表示input，-o表示-output，-s表示最小支持度，'[\ ]'表示以行內的數據以空格分開。
一兩分鍾后執行完畢，生成的文件被序列化了，直接查看會是亂碼，因此需要用mahout還原回來：
mahout seqdumper -i /user/hadoop/patterns/fpgrowth/part-r-00000 -o ~/data/patterns.txt
輸出結果：
Key: 39: Value: ([39],50675) Key: 48: Value: ([48],42135), ([39, 48],29142) Key: 38: Value: ([38],15596), ([39, 38],10345), ([48, 38],7944), ([39, 48, 38],6102) Key: 32: Value: ([32],15167), ([39, 32],8455), ([48, 32],8034), ([39, 48, 32],5402), ([38, 32],2833), ([39, 38, 32],1840), ([48, 38, 32],1646), ([39, 48, 38, 32],1236) Key: 41: Value: ([41],14945), ([39, 41],11414), ([48, 41],9018), ([39, 48, 41],7366), ([38, 41],3897), ([32, 41],3196), ([39, 38, 41],3051), ([48, 38, 41],2374), ([39, 32, 41],2359), ([48, 32, 41],2063), ([39, 48, 38, 41],1991), ([39, 48, 32, 41],1646) Key: 65: Value: ([65],4472), ([39, 65],2787), ([48, 65],2529), ([39, 48, 65],1797) Key: 89: Value: ([89],3837), ([48, 89],2798), ([39, 89],2749), ([39, 48, 89],2125) Key: 225: Value: ([225],3257), ([39, 225],2351), ([48, 225],1736), ([39, 48, 225],1400)
這里輸出的只是頻繁項集，但在此基礎上提取關聯規則已經不是難事。
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