1.1概述
1.2發展歷史
mahout一直伴隨hadoop發展的，從一開始能夠幫助我們在hadoop上實現很多機器學習，到後來發現它的效率越來越慢，於是放棄使用了一段時間，在一年之後，大概14年開始宣布（0.9版本），截止14年底，mahout不再接受任何mapreduce開發的演算法，轉向spark。我們知道，hadoop也是經歷了從1.0到2.0時代的變遷，而mahout也是跟著這樣乙個變化而變化的。到了15年，mahout開始更新，更新到0.10、0.12版本後，mahout就開始使用基於spark/flink/h2o這樣一些平台來去開發資料探勘/機器學習庫。雖然改變了開發平台，但也不是完全不支援了mapreduce的開發，只是不再接受新的mapreduce演算法開發。
1.3特點
擴充套件性：mahout本身只是乙個機器學習庫，並不是乙個平台，不像h2o，h2o是完整的做機器學習，**分析的平台，而mapreduce只是乙個庫，它底層的儲存還是基於hdfs，它的排程還是使用了
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