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apache-spark - H20 機械学習ライブラリに対する Sparking Water の利点はどれですか

Sparkling Water は Spark 環境で実行される H20 であるため、Spark Engine (およびすべての Spark 分散構造) を使用してコンピューティングを分散できることを理解しましたが、H2O はすでに分散型でスケーラブルであるため、パフォーマンスの点でメリットがあります。機械学習用ライブラリ?

さらに、H2O のスタンドアロン バージョンは、コンピューターのクラスター上で分散処理を管理できるのでしょうか?

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pyspark - Python Notebook を使用して Databricks で Sparkling Water Cloud を作成する

Databricks を使用して、Spark 内で Sparkling Water クラウドを起動しようとしています。H2O ライブラリ (3.16.0.2)、PySparkling (pysparkling 0.4.6)、Sparkling Water jar (sparkling-water-assembly_2.11-2.1.10-all.jar) を実行中のクラスターにアタッチしました(Spark 2.1、自動更新 Scala 1.1.1)。

以下の必要なライブラリを正常にインポートします。

それでも、次のコマンドを使用して Sparkling Water クラウドを初期化しようとすると:

hc = H2OContext.getOrCreate(spark)

また

H2OContext.getOrCreate(sc)

同じエラーが表示されます：

NameError: name 'H2OContext' is not defined

価値があるのは、このScala ドキュメントを使用して Sparkling Water クラウドを初期化できることです。

ただし、このパイプラインは常に Databricks を使用するとは限らないため、すべて PySpark である必要があり、Databricks には対応する PySpark の例がありません。

前もって感謝します。

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python - NullPointerException PySparkling H2OFrame から Spark DataFrame へ

ピスパークリング2.1

次のコードを実行します。

ドキュメントと同じように、問題なく動作します。

しかし、次のコードを試すと：

次のエラーが表示されます。

唯一の違いは、H2OFrame を初期化する方法です。この不一致の原因は何ですか? 足りないものはありますか？H2OFrame の作成方法が重要なのはなぜですか?

どんな助けでも大歓迎

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