未来をマッピングする

R による並列プログラミング

Nabeel Imam

Data Scientist

future を使いこなす

report <- "<important report text>"

task_future <- future({
  print("Hi, please find attached the report.")
  report
})

purrr でのマッピング

library(purrr)


numbers <- 1:1000000
map(numbers, sqrt)

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 1.414214

[[3]]
[1] 1.732051

[[4]]
[1] 2
...

map の各種バージョン

map_dbl(numbers, sqrt)

 [1]  1.000000  1.414214  1.732051 
 [4]  2.000000  2.236068  2.449490
 [7]  2.645751  2.828427  3.000000  
[10]  3.162278  3.316625  3.464102
[13]  3.605551  3.741657  3.872983
  ...

「map + "_dbl" 接尾辞」
- 出力が倍精度数の場合

結果はベクトルで返る

map の各種バージョン

map_chr(numbers, sqrt)

 [1] "1.000000"  "1.414214"  "1.732051"
 [4] "2.000000"  "2.236068"  "2.449490"
 [7] "2.645751"  "2.828427"  "3.000000"
[10] "3.162278"  "3.316625"  "3.464102"
[13] "3.605551"  "3.741657"  "3.872983"
  ...

「map + "_chr" 接尾辞」
- 出力が文字列の場合

文字列ベクトル

map の各種バージョン

関数

map()
map_chr()
map_dbl()
map_int()
map_lgl()

出力形式

ベクトルやデータフレームなどのリスト
文字列（1 値）
倍精度数（1 値）
整数（1 値）
論理値（1 値）

型指定

microbenchmark(
  "map" = map(numbers, sqrt),
  "map_dbl" = map_dbl(numbers, sqrt),
  "map_chr" = map_chr(numbers, sqrt),
  times = 10
)

Unit: milliseconds
     expr     min    mean     max neval
1     map  794.20 1254.46 1904.02    10
2 map_dbl  889.33 1067.41 1496.56    10
3 map_chr 1735.96 1934.97 2269.59    10

future + purrr = furrr

purrr

逐次実行

library(purrr)
map_dbl(1:1000000, sqrt)

furrr

逐次実行

library(furrr)
future_map_dbl(1:1000000, sqrt)

並列での furrr

n_cores <- detectCore() - 2


plan(multisession, workers = n_cores)


future_map_dbl(1:1000000, sqrt) # Future enabled map_dbl()


plan(sequential)

   [1]  1.000000  1.414214  1.732051  2.000000  2.236068  2.449490  2.645751
   [8]  2.828427  3.000000  3.162278  3.316625  3.464102  3.605551  3.741657
  [15]  3.872983  4.000000  4.123106  4.242641  4.358899  4.472136  4.582576

future_map とその仲間

purrr の関数

map()
map_chr()
map_dbl()
map_int()
map_lgl()

future 対応の furrr 関数

future_map()
future_map_chr()
future_map_dbl()
future_map_int()
future_map_lgl()

furrr の利点

入力 input_list と適用する関数 calculate() があるとします。

future_list <- lapply(input_list, function (x) future(calculate(x)))

result_list <- value(future_list)

# result_list を数値ベクトルに整形

library(furrr)

# 数値ベクトルが欲しいので future_map_dbl() を使用
result_list <- future_map_dbl(input_list, calculate)

Ayo berlatih!

R による並列プログラミング