Слишком много времени для инициализации H2O в r - PullRequest
Новая
       9

Слишком много времени для инициализации H2O в r

0 голосов
/ 12 июня 2018

Я пытаюсь инициализировать h2o на моем компьютере с Windows, используя h2o.init().До вчерашнего дня он работал нормально, но сегодня слишком долго инициализируется и выдает предупреждающие сообщения: 

h2o.init()
 Connection successful!

R is connected to the H2O cluster: 
    H2O cluster uptime:         5 days 23 hours 
    H2O cluster timezone:       America/New_York 
    H2O data parsing timezone:  UTC 
    H2O cluster version:        3.18.0.11 
    H2O cluster version age:    19 days  
    H2O cluster name:           H2O_started_from_R_tfx859 
    H2O cluster total nodes:    1 
    H2O cluster total memory:   0.46 GB 
    H2O cluster total cores:    8 
    H2O cluster allowed cores:  8 
    H2O cluster healthy:        FALSE 
    H2O Connection ip:          localhost 
    H2O Connection port:        54321 
    H2O Connection proxy:       NA 
    H2O Internal Security:      FALSE 
    H2O API Extensions:         Algos, AutoML, Core V3, Core V4 
    R Version:                  R version 3.5.0 (2018-04-23)

Предупреждение в .h2o .__ checkConnectionHealth (): узел кластера H2O 1.0.0.1:5работает медленно и должен проверяться вручную. Предупреждение в .h2o .__ checkConnectionHealth (): здесь можно проверить состояние кластера H2O: http://localhost:5/3/Cloud?skip_ticks=true

Как мне решить эту проблему?

Также,он выдает ошибки после установления соединения с h2o, когда я пытаюсь преобразовать фрейм данных в h2o объект, используя test.h2o <- as.h2o(test).

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 19 июня 2018

Обратите внимание:

Общая память кластера H2O: 0,46 ГБ

Это слишком мало для запуска H2O.Я рекомендую не менее 5 ГБ.

0 голосов
/ 12 июня 2018

Сообщение об ошибке говорит вам, что один из ваших узлов работает медленно (что-то пошло не так на этой машине, чтобы заставить его вести себя медленно, а не проблема H2O).Я рекомендую завершить работу кластера H2O с помощью h2o.shutdown(), затем перезапустить все узлы и перезапустить кластер H2O.Это должно это исправить.

...