【发布时间】:2017-05-02 20:34:47
【问题描述】:
在另一篇帖子here 中,我寻求帮助,以在foreach 循环内并行处理对h2o.gbm 的调用。
根据提供的答案,我运行了一个类似于此示例的脚本:
library(h2o)
data(iris)
data <- as.h2o(iris)
ss <- h2o.splitFrame(data)
gbm <- h2o.gbm(x = 1:4, y = "Species", training_frame = ss[[1]])
h2o.saveModel(path="some path")
h2o.shutdown(prompt = FALSE)
library(foreach)
library(doParallel)
#setup parallel backend to use 12 processors
cl <- makeCluster(12)
registerDoParallel(cl)
#loop
df4 <- foreach(i = seq(20), .combine=rbind) %dopar% {
library(h2o)
port <- 54321 + 3*i
print(paste0("http://localhost:", port))
h2o.init(nthreads = 1, max_mem_size = "10G", port = port) #my local machine runs 128GB
df4 <- data.frame()
gbm <- h2o.loadModel(path="some path")
df4 <- as.data.frame(h2o.predict(gbm, ss[[2]]))[,1]
}
它在我的一小部分真实数据上运行得非常好(至少比顺序快 50%)
但是当我对所有数据运行此程序时,45 分钟后我收到以下错误代码:
Error in { : task 2 failed - "
ERROR MESSAGE:
DistributedException from localhost/127.0.0.1:60984, caused by
java.lang.IllegalStateException: Unable to clean up RollupStats after an
exception (see cause). This could cause a key leakage, key=$05ff14000000feffffff$_b66dbd609dc068f0137cc88cb42a
"
我不确定是什么导致了这个错误代码。我想这与内存问题有关,因为这段代码将占用我 85-95% 的 RAM (128GB) 和 100% 的 CPU(12 个线程)。
任何人有解决此问题的想法吗?
【问题讨论】:
标签: r memory-management foreach parallel-processing h2o