Sparking Water가 H20을 통해 얻는 이점 컴퓨터 학습 라이브러리

Question

Sparkling Water는 Spark 환경에서 실행되는 H20이므로 Spark Engine (및 모든 Spark 분산 구조)을 사용하여 컴퓨팅을 분산시킬 수 있음을 이해했습니다. H2O가 이미 기계 학습을위한 분산되고 확장 가능한 라이브러리이기 때문에 이점 인 공연이 있습니까?

H2O의 독립 실행 형 버전은 실제로 컴퓨터 클러스터에서 분산 처리를 관리 할 수 ​​있습니까?

Answer 1

일반 물에 비해 스파클링 워터를 사용하면 얻을 수있는 이점은 기존 스파크 파이프 라인에 적합하다는 것입니다. Spark을 아직 사용하고 있지 않다면, 정규 H2O 라이브러리를 사용하는 것이 가장 좋습니다. H2O가 이미 배포되어 있으므로 Spark을 방정식에 추가하면 분산 컴퓨팅 측면에서 추가적인 가치를 제공하지 않습니다.

H2O에는 분산 데이터 프레임 및 공유 메모리 내 계산과 같은 Spark과 동일한 많은 구성 요소가 있습니다. 따라서 예, H2O는 다중 코어 또는 다중 노드 클러스터 컴퓨터에서 분산 처리를 관리 할 수 ​​있습니다. 그것이 정확하게 설계된 것입니다.