Mapování budoucnosti

Paralelní programování v R

Nabeel Imam

Data Scientist

Futures už známe

report <- "<important report text>"

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

Mapování pomocí purrr

library(purrr)


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

[[2]]
[1] 1.414214

[[3]]
[1] 1.732051

[[4]]
[1] 2
...
Paralelní programování v R

Varianty funkce map

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 + přípona "_dbl"
    • Pro výstup typu double nebo desetinné číslo

 

  • Výsledky vráceny jako vektor
Paralelní programování v R

Varianty funkce map

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 + přípona "_chr"
    • Pro výstup typu znak nebo řetězec

 

  • Vektor řetězců
Paralelní programování v R

Varianty funkce map

Funkce

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

Výstupní formát

  • Seznam vektorů, datových rámců atd.
  • Znak nebo řetězec (jedna hodnota)
  • Double nebo desetinné číslo (jedna hodnota)
  • Celé číslo (jedna hodnota)
  • Logická hodnota / boolean (jedna hodnota)
Paralelní programování v R

Určení typu výstupu

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
Paralelní programování v R

future + purrr = furrr

purrr

Sekvenční

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

furrr

Sekvenční

library(furrr)
future_map_dbl(1:1000000, sqrt)
Paralelní programování v R

furrr paralelně

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
Paralelní programování v R

future_map a příbuzné funkce

Funkce z purrr

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

Funkce z furrr s podporou future

  • future_map()
  • future_map_chr()
  • future_map_dbl()
  • future_map_int()
  • future_map_lgl()
Paralelní programování v R

Výhoda furrr

  • Pro seznam vstupů input_list a funkci calculate():
future_list <- lapply(input_list, function (x) future(calculate(x)))

result_list <- value(future_list) # Further processing of result_list to make a numeric vector
library(furrr)

# Using future_map_dbl() variant to get a numeric vector
result_list <- future_map_dbl(input_list, calculate)
Paralelní programování v R

Pojďme si procvičit!

Paralelní programování v R

Preparing Video For Download...