我已经知道Sparkling Water是在Spark环境中执行的H20，所以它可以使用Spark Engine（以及所有Spark分布式结构）来分配计算，但是从性能来看，H2O已经是分布式和可扩展的优势机器学习库？
而且，独立版本的H2O真的能够在一组计算机上管理分布式处理吗？
使用Sparkling Water而非常规H2O的主要好处是它可以很好地适应现有的Spark管道。如果您还没有使用Spark，那么最好只使用常规的H2O库。 H2O已经分布，因此在方程式中添加Spark并不能在分布式计算方面提供任何额外的价值。
H2O与Spark有很多相同的组件，例如分布式数据帧和共享的内存计算。所以，是的，H2O能够管理多核或多节点计算机集群上的分布式处理。这正是它的设计目标。