H2O

2018年3月17日 (六) 08:14的最后版本

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h2o = fast statistical, machine learning & math runtime for big data

H2O是一个开源分布式的内存处理引擎用于机器学习和大数据，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法，支持R、Python和Java语言，同时它也可以作为Apache Spark在后端的执行引擎。

使用H2O的最佳方式是把它作为R环境的一个大内存扩展，R环境并不直接作用于大的数据集，而是通过扩展通讯协议例如REST API与H2O集群通讯，H2O来处理大量的数据工作。

[编辑] 简介

H2O - the killer app for Spark

[编辑] 版本

[编辑] 安装

curl -o h2o.zip http://download.h2o.ai/versions/h2o-3.8.1.4.zip
unzip h2o.zip
cd h2o-3.8.1.4
java -jar h2o.jar
http://localhost:54321

[编辑] h2o.js

h2o.js: Node.js bindings to H2O

[编辑] H2O Flow

H2O Flow

[编辑] 机器学习

Deep Water Deep learning in H2O using Native GPU Backends
H2O Deep Learning 文档

[编辑] 项目

Awesome H2O

[编辑] 文档

[编辑] 图集

Gartner魔力象限
Why H2O
架构
分布式算法
架构
软件堆栈
Sparkling Water
Sparkling Water集群
H2OFrame
工作流
GLM处理流
H2O Flow
模型
Steam
H2O on Storm

[编辑] 链接

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 h2o = fast statistical, [[machine learning]] & math runtime for [[big data]]
-H2O是一个开源分布式的内存处理引擎用于机器学习和大数据，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法，支持[R Project|R]]、[[Python]]和[[Java]]语言，同时它也可以作为[[Apache Spark]]在后端的执行引擎。
+H2O是一个开源分布式的内存处理引擎用于机器学习和大数据，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法，支持[[R Project|R]]、[[Python]]和[[Java]]语言，同时它也可以作为[[Apache Spark]]在后端的执行引擎。
 使用H2O的最佳方式是把它作为R环境的一个大内存扩展，R环境并不直接作用于大的数据集，而是通过扩展通讯协议例如REST API与H2O集群通讯，H2O来处理大量的数据工作。
+==简介==
+H2O - the killer app for Spark
+[[image:sparkling-killer-app.png]]
 ==版本==
+*[https://github.com/h2oai/h2o-3 h2o-3] [https://github.com/h2oai/h2o-3/tree/master/h2o-docs/src h2o-3文档] [http://docs.huihoo.com/h2o/3/ 在线文档]
+*[https://github.com/h2oai/h2o-2 h2o-2] [https://github.com/h2oai/h2o-tutorials h2o-tutorials]
 ==安装==
+ curl -o h2o.zip http://download.h2o.ai/versions/h2o-3.8.1.4.zip
+ unzip h2o.zip
+ cd h2o-3.8.1.4
+ java -jar h2o.jar
+ http://localhost:54321
+==h2o.js==
+[https://github.com/h2oai/h2o.js h2o.js]: [[Node.js]] bindings to H2O
+==H2O Flow==
+[https://github.com/h2oai/h2o-flow H2O Flow]
+==机器学习==
+*[https://github.com/h2oai/deepwater/ Deep Water] [[Deep learning]] in H2O using Native [[GPU]] Backends
+*[http://docs.huihoo.com/h2o/3/data-science/deep-learning.html H2O Deep Learning 文档]
+==项目==
+[https://github.com/h2oai/awesome-h2o Awesome H2O] [[文件:awesome.png]]
-==指南==
+==文档==
+*[http://docs.huihoo.com/knime/summits/knime-fall-summit-2017-austin/Integrating-high-performance-machine-learning-H2O-and-KNIME.pdf Integrating high performance machine learning: H2O and KNIME]
+*[http://docs.huihoo.com/h2o/h2o-meetups/ 更多幻灯片>>>]
 ==图集==
+<gallery>
+image:Gartner-2018-Magic-Quadrant-for-Data-Science-and-Machine-Learning.png|Gartner魔力象限
+image:why-h2o.png|Why H2O
+image:H2O-High-Level-Architecture.png|架构
+image:H2O-Distributed-Algorithms.png|分布式算法
+image:H2O-Architecture-Slide.png|架构
+image:h2o-software-stack.png|软件堆栈
+image:h2o-sparkling-water-design.png|Sparkling Water
+image:h2o-sparkling-water-cluster.png|Sparkling Water集群
+image:h2o-frame-data-structures.jpg|H2OFrame
+image:h2o-spark-workflow.jpg|工作流
+image:h2o-run-glm-from-r.png|GLM处理流
+image:h2o-flow.png|H2O Flow
+image:h2o-flow-model.png|模型
+image:h2o-steam.png|Steam
+image:h2o-storm.png|H2O on Storm
+</gallery>
 ==链接==
 *[http://h2o.ai H2O官网]
-*[https://github.com/h2oai/h2o-2 H2O @ GitHub]
+*[https://github.com/h2oai/ H2O @ GitHub]
+*[http://data.h2o.ai/ H2O World Training Materials]
 [[category:big data]]
 [[category:machine learning]]
+[[category:r]]
+[[category:java]]
+[[category:python]]
+[[category:spark]]
+[[category:storm]]
+[[category:hadoop]]

H2O