sparkling-water

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當我撥打以下重複性淡水河谷上as.factor時： install.packages("h2o", type = "source", repos = "http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-ueno/8/R") library(rsparkling) library(h2o) library(sparklyr) library

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比分爲了保證而得分H2OFrame

在仔細波光粼粼的水的例子，這被認爲是一個常見的模式是評分和催收評分在h2oframe是做到以下幾點： val predictionH2OFrame = dlModel.score(result)('predict) val predictionsFromModel = asRDD[DoubleHolder](predictionH2OFrame).collect.map (_.result.ge

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h2o + r + flow整合

我想用R連接Sparkling Water，並分析H20流量上的數據幀。我可以使用sparkly和sparklingR軟件包連接到R的Spark實例，並生成一些H20數據幀。請告知我如何使用Spark_connect創建的相同Spark上下文訪問Flow。使用以下版本水流量 3.0.4.7 訴3.4 [R Studio版本訴1.0.143 蘇打水訴2.1.0 星火訴2.1.0

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如何爲SPARK_HOME變量設置爲SPARK INSTALLATION？

遵循鏈接http://h2o-release.s3.amazonaws.com/sparkling-water/rel-2.2/0/index.html的蘇打水步驟。運行在終端：〜/ InstallFile/SparklingWater /波光粼粼的水-2.2.0 $斌/波光粼粼的殼--conf 「spark.executor.memory = 1G」也請設置SPARK_HOME變量到您的

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如何在Sparkling Water中加載和保存模型

我想將創建的模型存儲在波光粼粼的水中作爲二進制文件，以便我可以使用不同的應用程序重新加載它。什麼是最好的方法？

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如何更改Web UI的端口與pysparkling

我只是想讓pysparkling工作，但更改Web UI的端口。我查看了幫助文件，他們似乎參考了舊版本的波光粼粼的水。目前正在運行 from pysparkling import * hc = H2OContext.getOrCreate(spark) 並且正在默認的54321端口上啓動。我看到有一個conf對象可以通過，但我不確定如何正確設置它。任何幫助，將不勝感激。

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運行PySparkling與Spark 2.1的H20Context出錯

嘗試在AWS EMR集羣上運行Pysparkling腳本時出現此錯誤。當下載Sparkling water 2.1.8並從pysparkling shell運行它時，我可以讓所有的東西都能正常工作。但是，spark-submit似乎不起作用。錯誤： NameError: name 'H2OContext' is not defined 我的火花提交： spark-submit --packa

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在H2OFrame的每一行添加額外數據

我正在處理一個巨大的H2OFrame（約150GB，約2億行），我需要稍微操作一下。更具體地說：我必須使用框架的ip列來查找每個IP的位置/城市名稱，並將此信息添加到每個框架的行中。由於幀的巨大尺寸，將幀轉換爲普通的python對象並在本地操作它不是一個選項。所以我希望我能做的就是使用我的H2O集羣創建一個新的H2OFrame city_names使用原始幀的ip列，然後合併這兩個幀。我的問題

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如何解釋在分類任務

我是新來的蘇打水和機器學習從蘇打水的GBM算法的結果，我已經建立了GBM模型用兩個數據集手動分爲訓練和測試。任務是使用所有數字屬性進行分類的（響應列轉換爲枚舉類型）。代碼在Scala中。建立個人樹木預測之前，列車數據之一，一個測試數據 - val gbmParams = new GBMParameters() gbmParams._train = train gbmPara

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H2O.ai汽水中的模型序列號

你們是否已經與Sparkling Models中的序列化模型一起工作ou出口類似Spark的模型投入生產？我怎樣才能做到這一點？！在此先感謝。弗拉維奧