Mahout是一个开源的大数据处理工具，它提供了用于文本挖掘的功能。Mahout支持文本挖掘的主要方式是通过其提供的机器学习算法和工具。以下是使用Mahout进行文本挖掘的一般步骤：

数据预处理：首先，需要将文本数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词等操作。Mahout提供了一些文本处理工具，如Tokenizer、WordVectorizer等。

特征提取：接下来，需要将文本数据转换成机器学习算法可以处理的特征向量。Mahout提供了TF-IDF、Word2Vec等特征提取工具，可以将文本数据转换成稀疏向量或密集向量。

模型训练：选择合适的机器学习算法进行模型训练，如分类、聚类、推荐等。Mahout提供了多种机器学习算法实现，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。

模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，查看其性能和准确度。Mahout提供了评估工具和指标，如准确率、召回率、F1值等。

模型应用：最后，将训练好的模型应用于新的文本数据，进行文本分类、情感分析、主题挖掘等任务。

总的来说，Mahout通过提供丰富的机器学习算法和工具支持，可以帮助用户进行文本挖掘任务，并实现对大规模文本数据的高效处理和分析。