在r中初始化h2o的时间太长_R_H2o

在r中初始化h2o的时间太长

在r中初始化h2o的时间太长,r,h2o,R,H2o,我正在尝试使用h2o.init（）在我的windows计算机上初始化h2o。直到昨天它还可以正常工作，但今天初始化时间太长，并发出警告消息： 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

我正在尝试使用

h2o.init（）

在我的windows计算机上初始化

h2o

。直到昨天它还可以正常工作，但今天初始化时间太长，并发出警告消息：

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)

.h2o中的警告。\u checkConnectionHealth（）： H2O群集节点1.0.0.1:5运行缓慢，应手动检查 .h2o中的警告。\u checkConnectionHealth（）：在此处检查H2O群集状态：

我如何解决这个问题

另外，当我试图使用

test.h2o将数据帧转换为h2o
对象时，它在连接到h2o
后抛出错误。错误消息告诉您，您的一个节点运行缓慢（该机器出现了一些错误，使其运行缓慢，而不是h2o问题）。我的建议是使用H2O.shutdown（）
关闭H2O群集，然后重新启动所有节点，然后重新启动H2O群集。这应该可以解决问题。
错误消息告诉您，您的一个节点运行缓慢（该机器出现了问题，导致其运行缓慢，而不是H2O问题）。我的建议是使用H2O.shutdown（）
关闭H2O群集，然后重新启动所有节点，然后重新启动H2O群集。这应该可以解决问题。
请注意：
H2O群集总内存：0.46 GB
这对于H2O来说内存太少，无法运行。我建议不要小于5 GB。
请注意：
H2O群集总内存：0.46 GB
这对于H2O来说内存太少，无法运行。我建议不要小于5 GB。
我已尝试h2o。关闭以重新启动群集。它解决了问题，忘了在这里更新。在遇到这个问题之前，我运行了12个多小时的automl
。你认为这可能与使集群变慢有关吗？这可能与此有关——H2O集群可能已经耗尽了内存，因为它存储了太多的模型，所以如果可以的话，给它更多的内存。如果您从H2O.ai/download下载H2O 3.20.0.1，您可以在AutoML中使用新的keep_cross_validation_models
选项，您可以将该选项设置为FALSE
。这将丢弃CV模型，这将释放额外的内存。当我出现此错误时，通常意味着我使用了太多的内存（制作了太多的模型）。在这一点上，通常已经太晚了，无法优雅地恢复，所以我必须杀死它并重新开始。请注意，您可以将arg传递给h2o.init（），例如max\u mem\u size=“4G”
，以提供更多内存。如果计算机没有执行任何其他操作，您应该能够安全地将除1G之外的所有系统内存分配给H2O。我已尝试H2O。关闭
以重新启动群集。它解决了问题，忘了在这里更新。在遇到这个问题之前，我运行了12个多小时的automl
。你认为这可能与使集群变慢有关吗？这可能与此有关——H2O集群可能已经耗尽了内存，因为它存储了太多的模型，所以如果可以的话，给它更多的内存。如果您从H2O.ai/download下载H2O 3.20.0.1，您可以在AutoML中使用新的keep_cross_validation_models
选项，您可以将该选项设置为FALSE
。这将丢弃CV模型，这将释放额外的内存。当我出现此错误时，通常意味着我使用了太多的内存（制作了太多的模型）。在这一点上，通常已经太晚了，无法优雅地恢复，所以我必须杀死它并重新开始。请注意，您可以将arg传递给h2o.init（），例如max\u mem\u size=“4G”
，以提供更多内存。如果机器没有执行任何其他操作，您应该能够安全地将系统内存（1G除外）分配给H2O。