sparkling-water

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    我對波光粼粼的水有幾個疑問或疑問,爲什麼它需要。 讓我們假設我有一個生成的二進制和pojo的h2o模型。 現在我想將模型部署到生產環境中,並且可以選擇使用pojo和二進制(波光粼粼的水)。 我應該使用哪一個?與二進制直接點燃Pojo或蘇打水。 當我們可以使用pojo和spark自己輕鬆部署模型時,波光粼粼的水的確切用途是什麼? 僅當您需要訓練大量數據的模型時才需要波光粼粼的水?或者它也可以用於模型

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    我正在嘗試將Spark MLLib中的協作算法與H2o Ai結合使用,用於產品推薦。我跟着這個鏈接 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html 和更新的代碼如下 System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\backup\\lib\\winutils")

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    我在執行sparkling-shell2.cmd bat文件時出現跟隨錯誤。我走通過,並在執行spark-shell.cmd具有以下paramters cd %TOPDIR% %SPARK_HOME%/bin/spark-shell.cmd --jars %TOPDIR%/assembly/build/libs/%FAT_JAR% --driver-memory %DRIVER_MEMORY%

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    同時用以下paramters 「C運行spark-shell.cmd我得到一個錯誤:\ SoftwareLibraries \火花\火花2.0.1 \ BIN \火花-shell.cmd」 --jars 「C:\ SoftwareLibraries \ H 2 O \ sparklingWater \ BIN \組件\構建\庫\汽泡 - 水 - assembly_2.11-2.0.5-all.ja

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    我試圖在紗線集羣模式下提交我的蘇打水應用,但失敗了。但是,它以客戶端模式運行。 我使用下面提交我的罐子: spark2-submit --class <main_class_name> --conf spark.ext.h2o.topology.change.listener.enabled=false --conf spark.ext.h2o.fail.on.unsupported.spark.

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    我是Pysparkling中的新成員。我使用紗線羣集,Spark 1.6,Cloudera CDH 5.8.0,python 2.7.6以及hc=H2OContext.getOrCreate(sc)。你有什麼想法嗎? from pysparkling import * import h2o hc = H2OContext.getOrCreate(sc) 17/04/16 17:13:59 IN

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    H2O蘇打水往往拋出異常,下面,我們就重新運行時手動發生這種情況。問題是spark事件在發生這種異常時不會退出,它們不會返回退出狀態,並且我們無法自動執行此過程。 App > Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 316 in stage

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    當試圖調用H2OContext.getOrCreate具有有效SparkContext,隨機我們不斷看到失敗部署: 17/04/21 17:21:32 ERROR TaskSchedulerImpl: Lost executor 0 on 172.17.0.4: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding

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    當我嘗試添加水火花和使用GBM模型。包裝它時我收到了這個異常。這是我第一次用火花來運行H2O。我只是嘗試在我的火花應用中添加H2O庫並在H2O中使用GBM。

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    我想運行蘇打水在我的本地實例的Spark 2.1.0。 我遵循H2o關於噴射水的文檔。但是,當我嘗試執行 sparkling-shell.cmd 我收到以下錯誤: The filename, directory name, or volume label syntax is incorrect. 我看着批處理文件,我得到當執行下面的命令此錯誤: C:\Users\Mansoor\libs\sp