Submarine是Apache Hadoop中的深度学习框架，可以让开发者在大数据平台上进行机器学习或深度学习的训练、推理等任务。它是Hadoop社区最新推出的项目，旨在解决深度学习任务在大数据平台中的难点，比如资源管理、数据共享等问题。下面将对Submarine进行更详细的介绍。
Submarine的主要特点包括：
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支持多种深度学习框架：Submarine支持TensorFlow、MXNet、Caffe等多种深度学习框架，让开发者在使用自己常用的框架的同时也可享受到大数据平台的优势。
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支持深度学习任务的生命周期管理：Submarine提供了完整的生命周期管理，包括模型训练、模型部署、模型管理等环节，让开发者可以在同一个平台上完成整个深度学习任务的管理。
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资源管理：Submarine充分利用了Hadoop的资源管理模块，可以根据任务需求动态分配资源，保证了任务的高效运行，而且不浪费资源，突破了深度学习对资源的要求。
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数据共享：在大数据平台上，数据共享是很重要的一环，Submarine采用了自适应的数据读取策略，可以自动对不同类型的数据标准化处理，并同时支持多种不同的数据存储方式，如HDFS、S3、OSS等。
总的来说，Submarine解决了上述问题，同时具备良好的可扩展性、易用性和可配置性，使得在大数据平台上进行深度学习任务的开发、测试与部署变得更加容易。
Submarine能够为深度学习应用的开发者带来诸多好处。首先，使用Submarine能够充分利用Hadoop平台的资源管理，让机器的计算能力得到充分的利用，从而提高了处理效率。其次，Submarine提供了多种深度学习框架的支持，让开发者可以选择自己熟悉的框架进行模型训练和测试。再次，Submarine支持生命周期管理，从模型训练到部署、管理、更新，都可以在同一平台上进行，降低了运维成本。最后，Submarine支持多样化的数据存储方式和数据读取策略，让数据共享和操作更加方便。
除了上述优点之外，Submarine也有一些局限性。例如，目前只支持深度学习任务，对其他机器学习、统计分析等任务的支持还不充分。同时，Submarine对GPU等硬件的支持还不足，虽然已经支持了YARN GPU隔离，但仍需要进一步发展。
总体来说，Submarine是一个有前途的深度学习框架，能够帮助开发者更加高效地在大数据平台上进行深度学习任务的开发、测试和部署，为智能应用的开发提供更多可能。
