Параллелизация в R

Параллельное программирование на R

Nabeel Imam

Data Scientist

Практический пример

Данные

print(file_list)

 [1] "./uni_data_country/Argentina.csv"
 [2] "./uni_data_country/Armenia.csv"
 [3] "./uni_data_country/Australia.csv"
 [4] "./uni_data_country/Austria.csv"
 [5] "./uni_data_country/Azerbaijan.csv"
 [6] "./uni_data_country/Bahrain.csv"
 [7] "./uni_data_country/Bangladesh.csv"
 [8] "./uni_data_country/Belarus.csv"
 [9] "./uni_data_country/Belgium.csv"
[10] "./uni_data_country/Bolivia.csv"
...

Показаны три университетских здания с выпускниками, каждому из которых присвоен ранг от одного до трёх.

Добавление столбца

for (file in file_list) {

  df <- read.csv(file)


  df$top100 <- NA

  for (r in 1:nrow(df)) {
    df$top100[r] <- df$world_rank[r] <= 100
  }


  write.csv(df, file)
}

Профилирование

Код

library(profvis)


profvis({

  for (file in file_list) {

    df <- read.csv(file)
    df$top100 <- NA

    for (r in 1:nrow(df)) {
      df$top100[r] <- df$Rank[r] <= 100
    }
    write.csv(df, file)
  }

})

Вывод

Результат профилирования из profvis(). По примеру кода: чтение данных занимает 40 миллисекунд, заполнение столбца `top100` — 80 миллисекунд. Все остальные шаги выполняются практически мгновенно.

Параллелизуем код

Цикл

  for (file in file_list) {

    df <- read.csv(file)
    df$top100 <- NA

    for (r in 1:nrow(df)) {
      df$top100[r] <- df$Rank[r] <= 100
    }
    write.csv(df, file)
  }

Функция

add_col <- function(file_path) {

  df <- read.csv(file_path)
  df$top100 <- NA

  for (r in 1:nrow(df)) {
    df$top100[r] <- df$Rank[r] <= 100
  }
  write.csv(df, file_path)
}


cl <- makeCluster(6)

dummy <- parLapply(cl, file_list, add_col)
stopCluster(cl)

Практические аспекты: количество ядер

Определение числа ядер

detectCores()

[1] 8

Параллельный код

cl <- makeCluster(detectCores() - 2)


dummy <- parLapply(cl, file_list, add_col)

stopCluster(cl)

Практические аспекты: тип кластера

Кластер PSOCK (по умолчанию)

cl <- makeCluster(detectCores() - 2)

Создаёт копии текущей сессии R
Ядра не используют общую память
Работает на любой ОС (Windows, Mac, Linux)

Кластер FORK

cl <- makeCluster(detectCores() - 2,
                  type = "FORK")

Создаёт дочерние процессы из сессии R
Ядра используют общую память (быстрее PSOCK)
Не работает на Windows

Давайте потренируемся!

Параллельное программирование на R