chunk.apply

Škálovatelné zpracování dat v R

Simon Urbanek

Member of R-Core, Lead Inventive Scientist, AT&T Labs Research

chunk.apply()

Abstrahuje proces smyčky
Umožňuje paralelní provádění
iotools je základem hmr, který umožňuje zpracovávat data na infrastruktuře Apache Hadoop

mstrsplit() načítá bloky jako matice

# Use chunk.apply to get chunks of rows from foo.csv
chunk_col_sums <- chunk.apply("foo.csv",

 # A function to process each of the chunk
 function(chunk) {
   # Turn the chunk into a matrix
   m <- mstrsplit(chunk, type = "numeric", sep = ",")
   # Return the column sums
   colSums(m)
 }, 
 # Maximum chunk size in bytes
 CH.MAX.SIZE = 1e5)

# Get the total sum
colSums(chunk_col_sums)

dstrsplit() načítá bloky jako datové rámce

# Use chunk.apply to get chunks of rows from foo.csv
chunk_col_sums <- chunk.apply("foo.csv",

 # A function to process each of the chunk
 function(chunk) {
   # Turn the chunk into a data frame
   d <- dstrsplit(chunk, col_types = rep("numeric", 3), sep = ",")
   # Return the column sums
   colSums(d)
 }, 
 # Maximum chunk size in bytes
 CH.MAX.SIZE = 1e5)

# Get the total sum
colSums(chunk_col_sums)

Paralelizace chunk.apply()

# Use chunk.apply to get chunks of rows from foo.csv
chunk_col_sums <- chunk.apply("foo.csv",

 # A function to process each of the chunk
 function(chunk) {

   # Turn the chunk into a data frame
   d <- dstrsplit(chunk, col_types = rep("numeric", 3), sep = ",")
   colSums(d)
 }, 
 # 2 processors read and process data
 CH.PARALLEL = 2)

# Get the total sum
colSums(chunk_col_sums)

Poznámka k paralelizaci

Zvýšení počtu procesorů nemusí vždy zrychlit kód
Přidávání dalších procesorů na jednom stroji má zpravidla klesající výnosy

Pojďme cvičit!

Škálovatelné zpracování dat v R