- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我正在尝试部署推荐引擎,如 quick start guide 中所述.我完成了构建引擎的步骤。现在我想训练推荐引擎。我按照快速入门指南中提到的那样做了。 (执行 pio train
)。然后我得到了冗长的错误日志,我无法在这里全部粘贴。所以我放了错误的前几行。
[INFO] [Console$] Using existing engine manifest JSON at /home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/bin/MyRecommendation/manifest.json
[INFO] [Runner$] Submission command: /home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/vendors/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class io.prediction.workflow.CreateWorkflow --jar/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/bin/MyRecommendation/target/scala-2.10/template-scala-parallel-recommendation_2.10-0.1-SNAPSHOT.jar,file:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/bndation/target/scala-2.10/template-scala-parallel-recommendation-assembly-0.1-SNAPSHOT-deps.jar --files file:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/conf/log4j.properties --driver/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/conf:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/lib/postgresql-9.4-1204.jdbc41.jar:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/lib/mysql-connector-jav file:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/lib/pio-assembly-0.9.6.jar --engine-id qokYFr4rwibijNjabXeVSQKKFrACyrYZ --engine-version ed29b3e2074149d483aa85b6b1ea35a52dbbdb9a --et file:/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/bin/MyRecommendation/engine.json --verbosity 0 --json-extractor Both --env PIO_ENV_LOADED=1,PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_NAME=pFS_BASEDIR=/root/.pio_store,PIO_HOME=/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6,PIO_FS_ENGINESDIR=/root/.pio_store/engines,PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_URL=jdbc:postgresql://localhost/pGE_REPOSITORIES_METADATA_SOURCE=PGSQL,PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_SOURCE=PGSQL,PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_NAME=pio_event,PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_PASSWORD=pio,PIURCES_PGSQL_TYPE=jdbc,PIO_FS_TMPDIR=/root/.pio_store/tmp,PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_USERNAME=pio,PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_NAME=pio_model,PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDGSQL,PIO_CONF_DIR=/home/PredictionIO/PredictionIO-0.9.6/conf
[INFO] [Engine] Extracting datasource params...
[INFO] [WorkflowUtils$] No 'name' is found. Default empty String will be used.
[INFO] [Engine] Datasource params: (,DataSourceParams(MyApp3,None))
[INFO] [Engine] Extracting preparator params...
[INFO] [Engine] Preparator params: (,Empty)
[INFO] [Engine] Extracting serving params...
[INFO] [Engine] Serving params: (,Empty)
[WARN] [Utils] Your hostname, test-digin resolves to a loopback address: 127.0.1.1; using 192.168.2.191 instead (on interface p5p1)
[WARN] [Utils] Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address
[INFO] [Remoting] Starting remoting
[INFO] [Remoting] Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://sparkDriver@192.168.2.191:56574]
[WARN] [MetricsSystem] Using default name DAGScheduler for source because spark.app.id is not set.
[INFO] [Engine$] EngineWorkflow.train
[INFO] [Engine$] DataSource: duo.DataSource@6088451e
[INFO] [Engine$] Preparator: duo.Preparator@1642eeae
[INFO] [Engine$] AlgorithmList: List(duo.ALSAlgorithm@a09303)
[INFO] [Engine$] Data sanity check is on.
[INFO] [Engine$] duo.TrainingData does not support data sanity check. Skipping check.
[INFO] [Engine$] duo.PreparedData does not support data sanity check. Skipping check.
[WARN] [BLAS] Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS
[WARN] [BLAS] Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeRefBLAS
[WARN] [LAPACK] Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeSystemLAPACK
[WARN] [LAPACK] Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeRefLAPACK
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task serialization failed: java.lang.StackOverflowError
java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348)
scala.collection.immutable.$colon$colon.writeObject(List.scala:379)
sun.reflect.GeneratedMethodAccessor3.invoke(Unknown Source)
sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
我该怎么做才能克服这个问题?
最佳答案
您的错误显示为 java.lang.StackOverflowError
,因为您可以减少 engine.json
文件中的 numIterations 参数
。引用this .
关于python - 在 Predictionio 中训练数据时出现异常,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38635166/
SQLite、Content provider 和 Shared Preference 之间的所有已知区别。 但我想知道什么时候需要根据情况使用 SQLite 或 Content Provider 或
警告:我正在使用一个我无法完全控制的后端,所以我正在努力解决 Backbone 中的一些注意事项,这些注意事项可能在其他地方更好地解决......不幸的是,我别无选择,只能在这里处理它们! 所以,我的
我一整天都在挣扎。我的预输入搜索表达式与远程 json 数据完美配合。但是当我尝试使用相同的 json 数据作为预取数据时,建议为空。点击第一个标志后,我收到预定义消息“无法找到任何内容...”,结果
我正在制作一个模拟 NHL 选秀彩票的程序,其中屏幕右侧应该有一个 JTextField,并且在左侧绘制弹跳的选秀球。我创建了一个名为 Ball 的类,它实现了 Runnable,并在我的主 Draf
这个问题已经有答案了: How can I calculate a time span in Java and format the output? (18 个回答) 已关闭 9 年前。 这是我的代码
我有一个 ASP.NET Web API 应用程序在我的本地 IIS 实例上运行。 Web 应用程序配置有 CORS。我调用的 Web API 方法类似于: [POST("/API/{foo}/{ba
我将用户输入的时间和日期作为: DatePicker dp = (DatePicker) findViewById(R.id.datePicker); TimePicker tp = (TimePic
放宽“邻居”的标准是否足够,或者是否有其他标准行动可以采取? 最佳答案 如果所有相邻解决方案都是 Tabu,则听起来您的 Tabu 列表的大小太长或您的释放策略太严格。一个好的 Tabu 列表长度是
我正在阅读来自 cppreference 的代码示例: #include #include #include #include template void print_queue(T& q)
我快疯了,我试图理解工具提示的行为,但没有成功。 1. 第一个问题是当我尝试通过插件(按钮 1)在点击事件中使用它时 -> 如果您转到 Fiddle,您会在“内容”内看到该函数' 每次点击都会调用该属
我在功能组件中有以下代码: const [ folder, setFolder ] = useState([]); const folderData = useContext(FolderContex
我在使用预签名网址和 AFNetworking 3.0 从 S3 获取图像时遇到问题。我可以使用 NSMutableURLRequest 和 NSURLSession 获取图像,但是当我使用 AFHT
我正在使用 Oracle ojdbc 12 和 Java 8 处理 Oracle UCP 管理器的问题。当 UCP 池启动失败时,我希望关闭它创建的连接。 当池初始化期间遇到 ORA-02391:超过
关闭。此题需要details or clarity 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?通过 editing this post 添加详细信息并澄清问题. 已关闭 9 年前。 Improve
引用这个plunker: https://plnkr.co/edit/GWsbdDWVvBYNMqyxzlLY?p=preview 我在 styles.css 文件和 src/app.ts 文件中指定
为什么我的条形这么细?我尝试将宽度设置为 1,它们变得非常厚。我不知道还能尝试什么。默认厚度为 0.8,这是应该的样子吗? import matplotlib.pyplot as plt import
当我编写时,查询按预期执行: SELECT id, day2.count - day1.count AS diff FROM day1 NATURAL JOIN day2; 但我真正想要的是右连接。当
我有以下时间数据: 0 08/01/16 13:07:46,335437 1 18/02/16 08:40:40,565575 2 14/01/16 22:2
一些背景知识 -我的 NodeJS 服务器在端口 3001 上运行,我的 React 应用程序在端口 3000 上运行。我在 React 应用程序 package.json 中设置了一个代理来代理对端
我面临着一个愚蠢的问题。我试图在我的 Angular 应用程序中延迟加载我的图像,我已经尝试过这个2: 但是他们都设置了 src attr 而不是 data-src,我在这里遗漏了什么吗?保留 d
我是一名优秀的程序员,十分优秀!