我的目的是在同一台计算机/服务器上从R内启动两个或多个h2o集群/实例（不是两个或两个以上的节点！） ，以使多个用户可以同时连接到h2o。 此外，我希望能够closures和重新启动集群分开，也从R内。
我已经知道我不能简单地从R中控制多个h2o集群，因此我试图从Windows 10的命令行启动两个集群：
java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster1 -nthreads 1 -port 54321 java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster2 -nthreads 1 -port 54323
这对我来说很好：
library(h2o) h2o.init(startH2O = FALSE,ip = "localhost",port = 54321) Connection successful! R is connected to the H2O cluster: H2O cluster uptime: 4 minutes 8 seconds H2O cluster version: 3.8.3.2 H2O cluster name: testCluster H2O cluster total nodes: 1 H2O cluster total memory: 0.87 GB H2O cluster total cores: 4 H2O cluster allowed cores: 1 H2O cluster healthy: TRUE H2O Connection ip: localhost H2O Connection port: 54321 H2O Connection proxy: NA R Version: R version 3.2.5 (2016-04-14) h2o.init(startH2O = FALSE,port = 54323) Connection successful! R is connected to the H2O cluster: H2O cluster uptime: 3 minutes 32 seconds H2O cluster version: 3.8.3.2 H2O cluster name: testCluster2 H2O cluster total nodes: 1 H2O cluster total memory: 0.87 GB H2O cluster total cores: 4 H2O cluster allowed cores: 1 H2O cluster healthy: TRUE H2O Connection ip: localhost H2O Connection port: 54323 H2O Connection proxy: NA R Version: R version 3.2.5 (2016-04-14)
现在，我想通过system（）命令在R中执行相同的操作。
“集群”软件与MPI有什么关系？
launchH2O <- as.character("java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321") system(command = launchH2O,intern =TRUE)
但是我收到一条错误消息：
[1] "Error: Unable to access jarfile h2o.jar" attr(,"status") [1] 1 Warning message: running command 'java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321' had status 1
试
system2(command = launchH2O)
我收到一条警告消息，但无法连接群集：
system2(command = launchH2O) Warning message: running command '"java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321"' had status 127 h2o.init(startH2O = FALSE,port = 54321) Error in h2o.init(startH2O = FALSE,port = 54321) : Cannot connect to H2O server. Please check that H2O is running at http://localhost:54321/
任何想法如何启动/closuresR内的两个或多个h2o群集？ 先谢谢你！
注1：我只使用我的本地Windows设备进行testing，实际上我想在Linux服务器上创build多个h2o群集。
注2：我用R GUI（3.2.5）和R Studio（版本0.99.892）都试过，我把它们作为pipe理员运行。 h2o.jar文件在我的工作目录中，我的Java版本是（Build 1.8.0_91-b14）。
注3：系统信息： – h2o＆h2o R软件包版本：3.8.3.2 – Windows 10 Home，版本1511 – 16内存，Intel Core i5-6200U cpu，2,30 GHz
编辑：我已经改变为intern = FALSE，在下面的例子中，基于评论
你只需要改变目录; 无论是否设置wait = FALSE（在后台运行命令）。
launchH2O <- "java -Xmx1g -jar h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321" savewd <- setwd("/path/to/h2ojar/") system(command = launchH2O,intern =FALSE wait=FALSE) setwd(savewd)
最后一行和savewd的赋值只是为了保存工作目录。 或者这也应该工作：
launchH2O <- "java -Xmx1g -jar /path/to/h2ojar/h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321" system(command = launchH2O,intern =FALSE,wait=FALSE)
在Linux上，还有另一种方法：
launchH2O <- "bash -c 'nohup java -Xmx1g -jar /path/to/h2ojar/h2o.jar -name testCluster -nthreads 1 -port 54321 &'" system(command = launchH2O,intern =FALSE)
（因为最后一条命令明确地把它放在后台，我不认为你需要设置wait=FALSE 。）