performance - 多节点上的h2o和hadoop上的h2o有什么区别？

Question

在 H2O 网站上，它说

H2O’s core code is written in Java. Inside H2O, a Distributed Key/Value store is used to access and reference data, models, objects, etc., across all nodes and machines. The algorithms are implemented on top of H2O’s distributed Map/Reduce framework and utilize the Java Fork/Join framework for multi-threading.

这是否意味着如果 H2O 在单节点集群上运行，它不会比其他库更好地工作？但将在多节点集群上运行良好。是吗？

另外，多节点上的 h2o 和 hadoop 上的 h2o 有什么区别？

Answer 1

请参阅有关如何在 Hadoop 上运行 H2O 的文档:http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/welcome.html#hadoop-users

还有这个presentation

您可以将“H2O on Hadoop”视为 H2O 针对 Hadoop 的认证集成。但是，您不需要 Hadoop 来在多节点环境中运行 H2O，如果您愿意，您始终可以手动执行此操作。