Mahout算法通過使用Apache Hadoop作為底層分布式計算框架來實現并行化。具體來說，Mahout算法利用Hadoop的MapReduce模型，將算法任務分解為多個獨立的子任務，在多臺計算機上同時執行這些子任務。這樣可以利用集群計算資源，加快算法的執行速度。
Mahout還可以與Apache Spark結合使用，通過Spark的內存計算能力來加速算法的執行。Spark提供了更高效的數據處理和緩存機制，可以在內存中進行迭代計算，減少磁盤IO開銷。通過與Spark集成，Mahout能夠更快地處理大規模數據，并提高算法的性能。
總的來說，Mahout算法通過利用分布式計算框架（如Hadoop和Spark）來實現并行化，從而提高算法的效率和擴展性。
