weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目（mahout本来是指一个骑在大象上的人）。
掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联规则挖掘工作了，实践中只需要把握业务，理解数据便可游刃有余。安装mahout
骑在大象上的侠士必然需要一头雄纠纠的大象，不过本文不解绍大象hadoop，所以我假定已经安装好了hadoop，关于hadoop的安装，请google。
到Apache官网下载mahout8.0
解压
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tar -zxvf mahout-distribution-0.8.tar.gz
移动
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sudo mv tar mahout-distribution-0.8 /usr/local/mahout-8
配置
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sudo gedit /etc/profile
输入以下内容：
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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
退出用户重新登录，使配置文件生效。输入mahout -version测试是否安装成功。
数据准备
到http://fimi.ua.ac.be/data/下载一个购物篮数据retail.dat。
上传到hadoop文件系统
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hadoop fs -mkdir /user/hadoop/mahoutData #创建目录
hadoop fs -put ~/data/retail.dat /user/hadoop/mahoutData
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调用FpGrowth算法
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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，'[ ]’表示以行内的数据以空格分开。
一两分钟后执行完毕，生成的文件被序列化了，直接查看会是乱码，因此需要用mahout还原回来：
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mahout seqdumper -i /user/hadoop/patterns/fpgrowth/part-r-00000 -o ~/data/patterns.txt
输出结果：
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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)
这里输出的只是频繁项集，但在此基础上提取关联规则已经不是难事。