Mahout项目是由多个子项目组成的，各子项目分别位于源码的不同目录下，下面对Mahout的组成进行介绍：
1、mahout-core：核心程序模块，位于/core目录下；
2、mahout-math：在核心程序中使用的一些数据通用计算模块，位于/math目录下；
3、mahout-utils：在核心程序中使用的一些通用的工具性模块，位于/utils目录下；
上述三个部分是程序的主题，存储所有mahout项目的源码。
另外，mahout提供了样例程序，分别在taste-web和examples目录下：
4、taste-web：利用mahout推荐算法而建立的基于WEB的个性化推荐系统demo；
5、examples：对mahout中各种机器学习算法的应用程序；
6、bin：bin目录下只有一个名为mahout的文件，是一个shell脚本文件，用于在Hadoop平台的命令行下调用mahout中的程序；
在buildtools、eclipse和distribution目录下，有mahout相关的配置文件
7、buildtools目录下是用于核心程序构建的配置文件，以mahout-buildtools的模块名称在mahout的pom.xml文件中进行说明；
8、eclipse下的xml文件是对利用eclipse开发mahout的配置说明；
9、distribution目录下有两个配置文件：bin.xml和src.xml，进行mahou安装时的一些配置信息。
（在开发的时候一般很少对这个目录下的文件进行修改，所以不用太关注，知道大体什么意思就ok）
另 外，在mahout的下载地址下可以看到有个文件夹与mahout处于同一级别，它是mahout项目的分支项目—mahout- collections，用于实现了核心程序中使用的集合类操作，该模块独立于mahout进行开发，是对标准jdk中关于集合类的修改，使其可以适应数 据密集型项目的开发。
在Mahout实现的机器学习算法见下表
算法类
算法名
中文名
分类算法
Logistic Regression
逻辑回归
Bayesian
贝叶斯
SVM
支持向量机
Perceptron
感知器算法
Neural Network
神经网络
Random Forests
随机森林
Restricted Boltzmann Machines
有限波尔兹曼机
聚类算法
Canopy Clustering
Canopy聚类
K-means Clustering
K均值算法
Fuzzy K-means
模糊K均值
Expectation Maximization
EM聚类（期望最大化聚类）
Mean Shift Clustering
均值漂移聚类
Hierarchical Clustering
层次聚类
Dirichlet Process Clustering
狄里克雷过程聚类
Latent Dirichlet Allocation
LDA聚类
Spectral Clustering
谱聚类
关联规则挖掘
Parallel FP Growth Algorithm
并行FP Growth算法
回归
Locally Weighted Linear Regression
局部加权线性回归
降维/维约简
Singular Value Decomposition
奇异值分解
Principal Components Analysis
主成分分析
Independent Component Analysis
独立成分分析
Gaussian Discriminative Analysis
高斯判别分析
进化算法
并行化了Watchmaker框架
推荐/协同过滤
Non-distributed recommenders
Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
Distributed Recommenders
ItemCF
向量相似度计算
RowSimilarityJob
计算列间相似度
VectorDistanceJob
计算向量间距离
非Map-Reduce算法
Hidden Markov Models
隐马尔科夫模型
集合方法扩展
Collections
扩展了java的Collections类
Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。