我在研究使用mahout进行数据科学和机器学习开发时，发现了hadoop，这让我感到困惑：

1. hadoop和mahout之间的关系是什么？
2. 对于数据科学和机器学习方面，最好从哪里开始？

回答：

Hadoop 是一个基于分布式存储和分布式处理概念的框架，用于处理大数据。它有一个称为 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的分布式存储层和一个称为 MapReduce 的分布式处理层。Hadoop 的设计使得它可以在普通硬件上运行。Hadoop 是用 Java 编写的。

Mahout 是 Hadoop 生态系统中的一员，包含了各种机器学习算法的实现。Mahout 利用 Hadoop 的并行处理能力进行处理，使得最终用户可以轻松地在大数据集上使用这些算法。用户可以直接重用这些算法，或者进行一些定制，但无需过多担心算法的 MapReduce 实现的复杂性。

对于数据科学和机器学习方面，你应该学习算法的使用和细节。然后你可以专注于 Mahout。由于 Mahout 在分布式模式下的作业是 MapReduce 作业，你应该学习 Hadoop 的基础知识和 MapReduce 编程。