Дорожная карта H2O Spark 4.0: Планы по интеграции

H2O.ai не объявила публично конкретных деталей о поддержке Apache Spark 4.0 в своем плане развития для интеграции Sparkling Water, хотя проект продолжает развиваться вместе с экосистемой с открытым исходным кодом. Текущая платформа Sparkling Water интегрирует масштабируемые алгоритмы машинного обучения H2O-3 с Apache Spark, позволяя пользователям использовать возможности обеих платформ в единой среде обработки данных.

---

Содержание

• Что такое Sparkling Water?
• Текущие возможности интеграции
• Установка и совместимость
• План развития и будущие направления
• Вопросы для предприятий
• Начало работы со Sparkling Water

Что такое Sparkling Water?

Sparkling Water — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который соединяет H2O-3 и Apache Spark. Как описано в репозитории GitHub, Sparkling Water интегрирует H2O-3, быстрый масштабируемый движок машинного обучения, с Apache Spark для предоставления:

• Преобразования структур данных между RDDs, DataFrames и Datasets Spark и фреймами H2O
• Единых рабочих процессов машинного обучения, которые объединяют алгоритмы H2O с распределенными вычислительными возможностями Spark
• Бесшовной интеграции, позволяющей пользователям публиковать структуры данных Spark в виде фреймов H2O и наоборот

Сотрудничество между H2O.ai и сообществом Apache Spark разработано для бесшовного включения передовых возможностей H2O в современные конвейеры обработки данных.

Текущие возможности интеграции

Sparkling Water позволяет пользователям:

• Комбинировать алгоритмы H2O с MLlib в Apache Spark, что обеспечивает гибкий выбор алгоритмов и построение ансамблей
• Использовать возможности глубокого обучения H2O в средах Spark
• Использовать H2O MOJO (Model Object Optimized) для эффективного развертывания моделей с акцентом на скорость скоринга, прослеживаемость и обратную совместимость
• Взаимодействовать с Apache Spark через API как на Scala, так и на Python
• Строить ансамбли с использованием алгоритмов как из H2O, так и из MLlib

Согласно описанию продукта H2O.ai, Sparkling Water позволяет пользователям объединять быстрые, масштабируемые алгоритмы машинного обучения H2O с возможностями Spark, создавая элегантную и мощную универсальную платформу в памяти.

Установка и совместимость

На основе результатов исследования, вот основные примечания по совместимости:

• Совместимость версий: Ранние версии Sparkling Water (например, 2.1.23 и 3.28) поддерживают определенные версии Spark, такие как 2.4.4
• Интеграция с Python: PySparkling предоставляет привязки Python для использования алгоритмов H2O в Spark
• Процесс установки: Обычно включает загрузку файлов JAR Sparkling Water и их интеграцию с каталогом lib Spark

Процесс установки обычно включает следующие шаги:

1. Установите необходимые зависимости (например, colorama >= 0.3.8)
2. Скачайте и распакуйте пакет Sparkling Water
3. Скопируйте файлы JAR в каталог lib Spark
4. Установите Python пакет для поддержки PySparkling

Как отмечено в блоге Qubole, пользователи могут скачивать конкретные версии Sparkling Water, соответствующие требованиям их среды Spark.

План развития и будущие направления

Хотя результаты поиска не предоставляют явной информации сроках поддержки Spark 4.0, они упоминают несколько будущих направлений:

1. Глубокая интеграция: План развития включает более глубокую интеграрацию, при которой возможности сжатия по столбцам H2O могут быть нативно использованы через ‘H2ORDD’

2. Оптимизация совместного использования памяти: Первые шаги фокусируются на включении совместного использования в памяти через Tachyon и RDDs

3. Единая обработка данных: Включает возможность запроса больших данных как через SQL, так и через ML из того же контекста

4. Расширенные визуальные возможности: Предоставление пользователям Spark доступа к визуальным интеллектуальным возможностям H2O

Как упоминается в блоге Databricks, это сотрудничество разработано для бесшовного включения передовых возможностей H2O в современные конвейеры обработки данных, при плане развития фокусируется на все более тесной интеграции между двумя платформами.

Важно отметить, что “с каждым крупным выпуском Spark или H2O происходят изменения API, и реже — изменения основных структур данных, которые влияют на Sparkling Water”, как указано в посте блога H2O.ai. Это говорит о том, что команда проекта активно работает над поддержкой совместимости с новыми выпусками Spark, хотя конкретные планы по Spark 4.0 не детализированы в доступных источниках.

Вопросы для предприятий

Для корпоративных пользователей Sparkling Water предоставляет несколько преимуществ:

• Гибкий выбор алгоритмов: Возможность использования алгоритмов H2O в сочетании с алгоритмами MLlib или вместо них в Apache Spark
• Готовое к производству развертывание: Модели в формате MOJO, разработанные для эффективного развертывания моделей
• Корпоративная масштабируемость: Использование как распределенных вычислений H2O, так и управления кластерами Spark

Датасheet H2O.ai подчеркивает, что Sparkling Water позволяет корпоративным клиентам использовать алгоритмы H2O в сочетании с алгоритмами MLlib или вместо них в Apache Spark.

Начало работы со Sparkling Water

Для пользователей, заинтересованных в реализации Sparkling Water:

1. Проверьте совместимость: Убедитесь, что ваша версия Spark поддерживается доступными выпусками Sparkling Water
2. Скачайте подходящую версию: Получите Sparkling Water из официальных источников или выпусков GitHub
3. Следуйте руководствам по установке: Обратитесь к документации для вашей конкретной версии Spark
4. Начните с примеров: Используйте предоставленные примеры для понимания шаблонов интеграции

H2O Sparkling Water Tutorial for Beginners предоставляет хорошую отправную точку для понимания того, как настроить и использовать Sparkling Water с разными версиями Spark.

---

Источники

1. GitHub - h2oai/sparkling-water: Sparkling Water provides H2O functionality inside Spark cluster
2. H2O Sparkling Water | H2O.ai
3. Sparkling Water | H2O.ai Data Sheet
4. Using the H2O Framework with Apache Spark Clusters on Qubole
5. Sparkling Water = H20 + Apache Spark | Databricks Blog
6. How to Build a Machine Learning App Using Sparkling Water and Apache Spark | H2O.ai
7. H2O Sparkling Water Tutorial for Beginners - Spark By Examples
8. H2O.ai Shares Advancements for H2O Sparkling Water at Spark + AI Summit 2018
9. pyspark - Spark 4.0 support for open source H20 and Sparkling water libraries - Stack Overflow
10. Error when importing Sparkling Water (H2O) pipeline in Apache Spark: py4j.protocol.Py4JError - Stack Overflow

Заключение

На основе доступных исследований, вот основные выводы относительно плана H2O по поддержке Apache Spark 4.0:

• Явного плана по Spark 4.0 нет: H2O.ai не объявила публично конкретных сроков или планов по поддержке Spark 4.0 в Sparkling Water
• Подход непрерывной интеграции: Команда проекта активно работает над поддержкой совместимости с новыми выпусками Spark, хотя конкретные планы не детализированы
• Фокус на будущей интеграции: План развития подчеркивает более глубокую интеграцию между возможностями по столбцам H2O и распределенными вычислениями Spark
• Зависимость от версии: Совместимость Sparkling Water зависит как от выпусков H2O-3, так и от Spark, что требует постоянного обслуживания

Для пользователей, планирующих внедрить Spark 4.0, рекомендуется:

• Следить за официальным репозиторием Sparkling Water на GitHub для обновлений
• Проверять официальные объявления и страницы продуктов H2O.ai
• Учитывать поддерживаемые версии Spark для производственных развертываний
• Участвовать в обсуждениях на форумах и Stack Overflow для получения последней информации о совместимости

Интеграция между H2O и Apache Spark продолжает развиваться, при обе платформы поддерживают активную разработку и поддержку сообщества, что в конечном итоге должно решить вопросы совместимости со Spark 4.0 по мере зрелости выпуска.