H2O与Spark互操作性存储库已迁移到新地址

资源摘要信息:"h2o-sparkling:已弃用！ 使用 https" 知识点: 1. 版本弃用与迁移指导：文档开头明确指出旧的项目或库（h2o-sparkling）已不再维护，并指示用户迁移到新的库或服务。这是一种常见的维护实践，随着技术的发展和需求的变化，旧的技术或解决方案会被新的替代品取代。对于用户而言，及时关注相关通知，并根据指引进行迁移是必要的，以保证系统的稳定性和安全性。 2. H2O与Spark的互操作性：文档中提到该存储库用于促进H2O和Spark之间的互操作性。H2O是一个开源的高性能机器学习平台，而Apache Spark是一个快速的通用计算引擎。两者在大数据分析领域都十分流行。它们的互操作性意味着可以将H2O的强大机器学习算法与Spark的分布式数据处理能力相结合，这在数据科学和机器学习任务中非常有价值。 3. 技术要求与环境准备： - Spark版本要求：必须使用Spark 1.0.0或更高版本，并且要求带有SQL组件，这是因为项目可能依赖于Spark的SQL模块来处理数据集和执行分布式查询。 - 快子（Flink）版本要求：需要使用0.4.1版本，虽然文档未详细说明快子在此项目中的具体作用，但它可能用于特定的数据处理任务。 - Java版本要求：需要Java 1.6或更高版本，Java是执行和部署Spark应用的必要环境。 4. 安装步骤： - 克隆Spark仓库并编译：文档中提供了详细的安装步骤，包括如何使用git命令克隆Spark仓库，进入仓库目录，以及如何使用sbt工具编译并发布到本地。 - Tachyon支持：如果需要Tachyon的支持，用户需要从Tachyon的官方资源下载并编译相应的版本（0.4.1）。Tachyon是一个分布式内存存储系统，通常用于大规模数据处理。 5. 演示程序编译与运行： - 克隆演示程序仓库，并使用sbt工具编译。特别指出编译阶段的重要性，因为演示程序需要打包成jar文件以在Spark驱动程序中运行。 - 运行演示程序的本地版本时，无需Spark云服务支持。只需执行包含在演示程序中的H2O嵌入Spark驱动程序实例。 6. 标签说明：本资源的标签为“Scala”，这表明文档中的代码示例和项目结构很可能使用Scala语言构建。Scala是一种多范式编程语言，它是基于JVM的，提供了强大的类型系统和函数式编程特性，常用于构建高性能的应用程序。 7. 版本控制和代码提交：资源名称中的“h2o-sparkling-master”表明这是一个代码仓库的主分支名称。在软件开发实践中，使用版本控制系统（如Git）来管理项目的版本历史是一个重要的环节。主分支通常包含最新的、准备发布的代码，而其他分支可能用于开发新功能、修复bug等。 总结以上信息，可以看出该文档是关于一个已经不再维护的项目（h2o-sparkling），它曾经用于在H2O和Spark之间实现互操作性。文档提供了迁移指导、技术要求、安装说明、演示程序的编译与运行指南，以及项目仓库的组织结构。对于维护者和用户来说，掌握这些知识点对于使用和维护基于Spark和H2O的项目至关重要。