我已经使用h2o一年半了，但我的工作仅限于r api；h2o流动对我来说是比较新的。如果它对您来说也是新的，那么它基本上是0xdata的ipython版本，但是ipython允许您将笔记本导出到脚本。我在flow中找不到类似的选项。。。
我正在将模型（内置流）移动到生产环境中，我想知道如何使其自动化。有了rapi，在构建和保存模型之后，我可以很容易地将其加载到r中，并通过运行 nohup Rscript <the_file> & 但我不确定如何使用flow来做类似的事情，特别是因为它是在hadoop上运行的。
目前的情况是，每次运行都被分成三部分，流在中间创建了一个相对笨拙的过程：
预处理数据，移动到hdfs
在hadoop上启动h2o， nslookup ip地址h2o正在运行，请逐个单元手动运行flow
运行预测后清理和最后步骤
这是一个非常侵入性的生产过程，我想把所有的结束，但流是使它相当困难。提炼问题：有没有一种方法可以将流压缩到hadoopjar中，然后像这样运行jar hadoop jar <my_flow_jar.jar> ... ?

编辑：

这是H2OR软件包文档。rapi允许您加载一个h2o模型，所以我尝试加载这个流（就好像它是一个h2o模型一样），但不出意外的是，它没有工作（失败的原因是 water.api.FSIOException )因为从技术上讲它不是h2o模型。