h2o standalone和hadoop有什么区别？

Question

看h2o文档，

  

在H2O内部，一个分布式键/值存储用于在所有节点和机器之间访问和引用数据，模型，对象等。该算法在H2O的分布式Map / Reduce框架之上实现，并利用Java Fork / Join框架进行多线程处理。数据是并行读取的，并在整个群集中分布...

看h2o downloads page，我发现有一个独立的h2o版本。想知道这些版本之间的区别是什么？例如。我假设h2o算法旨在使用MapReduce算法，所以即使使用单个主机具有与分配为YARN应用程序相同的内存，使用独立模式时，在H2OFrame objs上进行ML训练的速度也会变慢吗？

Answer 1

主要区别在于作业的启动方式以及它们是否可以方便地访问HDFS。

如果您给每个节点提供相同数量的节点和内存/ cpu，则模型训练行为不会有差异。