Мы используем h2o как кластер с одним узлом внутри AWS:
R is connected to the H2O cluster:
H2O cluster uptime: 5 seconds 217 milliseconds
H2O cluster timezone: Etc/UTC
H2O data parsing timezone: UTC
H2O cluster version: 3.17.0.4153
H2O cluster version age: 10 months and 4 days !!!
H2O cluster name: h2o-8ba55ebb-7d49-41bd-b4e2-d7be45b5f53e
H2O cluster total nodes: 1
H2O cluster total memory: 22.20 GB
H2O cluster total cores: 8
H2O cluster allowed cores: 8
H2O cluster healthy: TRUE
H2O Connection ip: localhost
H2O Connection port: 54321
H2O Connection proxy: NA
H2O Internal Security: FALSE
H2O API Extensions: XGBoost, Algos, AutoML, Core V3, Core V4
R Version: R version 3.4.3 (2017-11-30)
И запуск h2o из java с nthreads -1:
java -ea -Xmx25g -jar /path/to/h2o.jar -name unique-cloud-name
-ip localhost -ice_root /tmp/h2o-tmp -nthreads -1
Нам интересно, если в кластере с одним узлом h2o выполняет параллельную обработку / использует все доступные и разрешенные ядра.
Когда мы выполняем top -H в командной строке, мы видим по совпадению 8 активных процессов Java и задаемся вопросом, не являются ли они из h2o и помогают ли мы генерировать нашу модель.