sparkling-water

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SPARK_HOME変数をセットアップしてSPARK INSTALLATIONを設定する方法は？

リンクhttp://h2o-release.s3.amazonaws.com/sparkling-water/rel-2.2/0/index.htmlからのスパークリングウォーターの手順に従ってください。ターミナルで実行：〜/ InstallFile/SparklingWater /輝く - 水 - 2.2.0の$ビン/輝くシェル "spark.executor.memory = 1グラム"

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pysparklingでWeb UIのポートを変更する方法

私はちょうど動作を取得しようとしていますが、Web UIのポートを変更しています。私はヘルプファイルを見てきました。彼らは、古いバージョンのスパークリングウォーターを参照しているようです。現在実行中 from pysparkling import * hc = H2OContext.getOrCreate(spark) デフォルト54321ポートで起動しています。私は渡すconfオブジェク

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Spark 2.1でPySparklingを実行しているH20Contextでエラーが発生しました

AWS EMRクラスタでPysparklingスクリプトを実行しようとすると、このエラーが発生します。私は、スパークリングウォーター2.1.8をダウンロードして、それをパイソンシェルから走らせるときに、全てを動かすことができます。しかし、spark-submitは動作しないようです。エラー：は NameError: name 'H2OContext' is not defined 私の火花は

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Sparking WaterのH20マシンのメリット利点機械学習ライブラリ

Sparkling WaterはSpark環境でH20が実行されるため、Spark Engine（およびすべてのSpark分散構造）を使用してコンピューティングを分散することができますが、 H2Oはすでに機械学習のための分散型でスケーラブルなライブラリなので、メリットとなるパフォーマンスは何ですか？さらに、H2Oのスタンドアロン版は実際にはコンピュータクラスタ上の分散処理を管理することができます

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H2O.aiのモデルシリアル化sparkling water

スパークリングのようなモデルをエクスポートするために、スパークリングモデルでシリアル化されたモデルを使用していますか？どうやってやるの？！ありがとうございます。フラビオ

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H2OエラーH2Oデータフレーム

私は以下の再現性DOCE呼んでas.factor呼び出すとき：私は次のエラーを取得するH2Oのデータフレームで install.packages("h2o", type = "source", repos = "http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-ueno/8/R") library(rsparkling) library(h2

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スパークリングウォーターは、簡単なスパークプロジェクトでh2oContextを作成できません

私はスパーク2.2を実行しているスタンドアロンクラスターで最初にスパークリングウォーターをセットアップしています。私はRを介して（rsparkling + sparklyr + h2oを使って）このようなクラスター上でSparkling Waterを実行しましたが、これをsparkアプリケーション（scala）として設定する際の問題があります。アプリはMavenので構築されているので、私は、最新の

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スパークリングウォーターにモデルをロードして保存する方法

作成したモデルをバイブレーションファイルとしてスパークリングウォーターに保存して、別のアプリケーションでリロードすることができます。どのような方法が最適ですか？

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奇妙なトレースバック再現するために炭酸水コンテキスト

をシャットダウンし、スパークリングウォーターのPythonの例（https://github.com/h2oai/sparkling-water/blob/rel-2.2/py/examples/scripts/H2OContextInitDemo.py）最も簡単な使用： from pysparkling import * from pyspark.sql import SparkSession