chunk.apply

Масштабируемая обработка данных в R

Simon Urbanek

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

chunk.apply()

Абстрагирует процесс циклической обработки
Обеспечивает параллельное выполнение
iotools лежит в основе hmr — пакета для обработки данных на инфраструктуре Apache Hadoop

mstrsplit() читает чанки как матрицы

# 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() читает чанки как датафреймы

# 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)

Параллельное выполнение 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)

Примечание о параллельных вычислениях

Увеличение числа процессоров не всегда ускоряет выполнение кода
При добавлении процессоров на одной машине эффект, как правило, снижается

Давайте потренируемся!

Масштабируемая обработка данных в R