我已经设置了一个 Linux 工作站，我计划将 Spark ML 与 Scala 和 XGBoost (0.90) 一起使用。到目前为止，我一直在 Windows 上使用类似的配置。Spark、Java 等的相同版本，但对于 XGBoost，我一直在使用 criteo fork 0.81 版。
两种配置都有效。我面临的问题是，对于完全相同的数据集，Windows 上的 XGBoost 需要几分钟（2-3 分钟）来计算训练集，但在 Linux 上需要 20 分钟。
奇怪的是，当我在 Windows 上运行 XGBoost 时，CPU 负载为 100%，而 Linux 工作站仅为 5-10%。
我会坚持使用 Windows 工作站，但它会时不时地崩溃，所以我认为使用 Linux 是“安全”的一面。