Вопрос или проблема
Я пытаюсь запустить H2O в Databricks. Однако, когда я делаю следующее:
hc = pysparkling.H2OContext.getOrCreate(spark)
Я получаю следующую ошибку:
java.lang.AbstractMethodError
Кто-нибудь знает, в чем может быть проблема?
Я не уверен, что это сработает. Посмотрите на ссылки ниже.
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html
Найдите алгоритм из чего-то там и запустите его. Это должно сработать нормально.
Ответ или решение
Для успешного запуска H2O в Databricks необходимо учитывать несколько важных аспектов настройки окружения и зависимостей. Судя по вашему сообщению, у вас возникла ошибка java.lang.AbstractMethodError при вызове метода H2OContext.getOrCreate(spark). Давайте разберем возможные причины проблемы и шаги по их устранению.
1. Совместимость версий
Первым делом проверьте версии используемых вами библиотек. Часто ошибки типа AbstractMethodError возникают из-за несоответствия версий. Убедитесь, что ваши версии PySpark, H2O и PySparkling совместимы друг с другом.
- H2O: желательно использовать последнюю стабильную версию. На момент написания это может быть 3.36.x или 3.38.x.
- PySpark: версии 2.4.x и 3.x могут иметь разные совместимости по отношению к H2O. Убедитесь, что H2O поддерживает вашу версию PySpark.
- PySparkling: эта библиотека предназначена для интеграции H2O с PySpark. Убедитесь, что используете последнюю версию, поддерживаемую H2O.
2. Установка необходимых библиотек
Убедитесь, что вы установили все необходимые библиотеки. Для работы с H2O в Databricks вы можете использовать следующие команды в вашем ноутбуке:
# Установка H2O
!pip install -U h2o
!pip install pysparklingТакже проверьте, что в настройках кластера установлены необходимые зависимости. Для этого можно добавить в кластер Maven-артефакты H2O:
ai.h2o:h2o-sparkling-3.32_2.11:1.0.0Обратите внимание: используйте соответствующий номер версии, который совместим с вашими остальными библиотеками.
3. Инициализация контекста H2O
Когда вы уверены в совместимости библиотек и их наличии, попробуйте следующее для инициализации контекста H2O:
import h2o
from pysparkling import H2OContext
# Запуск H2O
h2o.init()
# Получение H2OContext
hc = H2OContext.getOrCreate(spark)4. Альтернативные решения
Если проблема повторяется, попробуйте следующие шаги:
- Очистка кеша: В некоторых случаях кэш может содержать устаревшие данные. Перезапустите кластер Databricks и попробуйте заново инициализировать H2OContext.
- Проверка журналов: Обратите внимание на журналы выполнения. Они могут содержать более детальную информацию о причине возникновения ошибки.
5. Документация и поддержка
Если проблема сохраняется и вы не можете ее решить самостоятельно, обратитесь к официальной документации H2O и PySparkling. Также рассмотрите возможность обращения в службы технической поддержки Databricks или H2O, где вам смогут предоставить поддержку для специфических проблем, связанных с вашей реализацией.
Заключение
Работа с H2O в Databricks может потребовать нескольких шагов настройки, особенно в отношении версий библиотек. Следуя приведенным рекомендациям, вы сможете устранить ошибку java.lang.AbstractMethodError и успешно запустить H2O для анализа данных.