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java - 在 h2o 中加载大于内存大小的数据

coder 2024-03-20 原文

我正在试验在 h2o 中加载大于内存大小的数据。

H2o blog提到:关于更大数据和 GC 的注释:当 Java 堆太满时,我们会执行用户模式磁盘交换,即,您使用的大数据多于物理 DRAM。我们不会死于 GC 死亡螺旋,但我们会降级到超出核心的速度。我们将按照磁盘允许的速度进行。我亲自测试过将 12Gb 数据集加载到 2Gb(32 位)JVM 中;加载数据大约需要 5 分钟,运行逻辑回归又需要 5 分钟。

这是连接到 h2o 3.6.0.8R 代码:

h2o.init(max_mem_size = '60m') # alloting 60mb for h2o, R is running on 8GB RAM machine

给予

java version "1.8.0_65"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)

.Successfully connected to http://127.0.0.1:54321/ 

R is connected to the H2O cluster: 
    H2O cluster uptime:         2 seconds 561 milliseconds 
    H2O cluster version:        3.6.0.8 
    H2O cluster name:           H2O_started_from_R_RILITS-HWLTP_tkn816 
    H2O cluster total nodes:    1 
    H2O cluster total memory:   0.06 GB 
    H2O cluster total cores:    4 
    H2O cluster allowed cores:  2 
    H2O cluster healthy:        TRUE 

Note:  As started, H2O is limited to the CRAN default of 2 CPUs.
       Shut down and restart H2O as shown below to use all your CPUs.
           > h2o.shutdown()
           > h2o.init(nthreads = -1)

IP Address: 127.0.0.1 
Port      : 54321 
Session ID: _sid_b2e0af0f0c62cd64a8fcdee65b244d75 
Key Count : 3

我试图将 169 MB 的 csv 加载到 h2o 中。

dat.hex <- h2o.importFile('dat.csv')

抛出了一个错误,

Error in .h2o.__checkConnectionHealth() : 
  H2O connection has been severed. Cannot connect to instance at http://127.0.0.1:54321/
Failed to connect to 127.0.0.1 port 54321: Connection refused

表示内存不足error .

Question: If H2o promises loading a data set larger than its memory capacity(swap to disk mechanism as the blog quote above says), is this the correct way to load the data?

最佳答案

Swap-to-disk 之前默认是禁用的,因为性能太差了。前沿(不是最新的稳定版)有一个启用它的标志:“--cleaner”(对于“内存清洁器”)。
请注意,您的集群有一个非常小的内存: H2O 集群总内存:0.06 GB 那是60MB!几乎不足以启动 JVM,更不用说运行 H2O 了。如果 H2O 能在那里正常出现,我会感到惊讶,更不用说交换到磁盘了。交换仅限于单独交换数据。如果您正在尝试进行交换测试,请将您的 JVM 提高到 1 或 2 Gigs ram,然后加载总和大于此的数据集。

悬崖

关于java - 在 h2o 中加载大于内存大小的数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34082792/

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