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已经大半年没有更新博客了。。最近都跑去写分析报告半年没有r

这次记录下关于r循环（百万级以上）死慢死慢的问题，这个问题去年就碰到过，当时也尝试过多线程，but failed……昨天试了下，终于跑通了，而且过程还挺顺利

step1

先查下自己电脑几核的，n核貌似应该选跑n个线程，线程不是越多越好，线程个数和任务运行时间是条开口向下的抛物线，最高点预计在电脑的核数上。

detectcores( )检查当前电脑可用核数 我的是4所以step2选的是4

library(parallel)
cl.cores <- detectcores()

step 2

多线程计算

setwd("c:\\users\\siyuanmao\\documents\\imdada\
setwd("c:\\users\\siyuanmao\\documents\\imdada\\0-渠道投放和新人券联动模型\\测算")
options(scipen=3)  ##取消科学计数法
channel_ad_ios_data<-seq(0,50000,5000)
channel_ad_android_data<-seq(0,100000,10000)
library(parallel)
func <- function(n){#n=1
result_data<-read.csv("发券方案.csv",stringsasfactors=false)
total_coupon_solution_data<-read.csv("结果表框架.csv",stringsasfactors=false)
coupon_solution_data<-subset(result_data,solution== paste('方案',n,sep=""))
for (i in 1:11){#i=3
coupon_solution_data$channel_ad_cost[3]<-5000*(i-1)
for (j in 1:11){#j=5
coupon_solution_data$channel_ad_cost[4]<-10000*(j-1)
solution_mark<-paste('方案',n,i,j,sep="-")
coupon_solution_data$solution<-solution_mark
total_coupon_solution_data<-rbind(total_coupon_solution_data,coupon_solution_data)
}
}
print(solution_mark)
return(total_coupon_solution_data)
}
#func(10)
system.time({
x <- 1:7776
cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parlapply(cl,x,func) # lapply的并行版本
res.df <- do.call('rbind',results) # 整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
})
df=as.data.frame(res.df)

-渠道投放和新人券联动模型\\测算")
options(scipen=3)  ##取消科学计数法
channel_ad_ios_data<-seq(0,50000,5000)
channel_ad_android_data<-seq(0,100000,10000)
library(parallel)
func <- function(n){#n=1
  result_data<-read.csv("发券方案.csv",stringsasfactors=false)
  total_coupon_solution_data<-read.csv("结果表框架.csv",stringsasfactors=false)
  coupon_solution_data<-subset(result_data,solution== paste('方案',n,sep=""))
  
  for (i in 1:11){#i=3
    coupon_solution_data$channel_ad_cost[3]<-5000*(i-1)
    
    for (j in 1:11){#j=5
      coupon_solution_data$channel_ad_cost[4]<-10000*(j-1)
      solution_mark<-paste('方案',n,i,j,sep="-")
      coupon_solution_data$solution<-solution_mark
      
      total_coupon_solution_data<-rbind(total_coupon_solution_data,coupon_solution_data)
    }
  }
  print(solution_mark)
  return(total_coupon_solution_data)
}
#func(10)
system.time({
x <- 1:7776
cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parlapply(cl,x,func) # lapply的并行版本
res.df <- do.call('rbind',results) # 整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
})
df=as.data.frame(res.df)

原来非多线程的时候，我预计要跑12个小时以上，电脑发出呼呼~~的响声，查了下python循环会快点，然后改为python版（已经很久没有用了，连个range都不会写，摸索了大半天才改好，但是速度还是慢==），于是改成多线程，运行25分钟就出结果了~~

补充：r语言 多线程

parallel包

包的安装

install.packages("parallel")
library(parallel)

包中常用函数

detectcores() 检查当前的可用核数

clusterexport() 配置当前环境

makecluster() 分配核数

stopcluster() 关闭集群

parlapply() lapply()函数的并行版本

其实r语言本来就是一门向量化语言，如果是对于一个向量的操作，使用apply函数一族能获得比较高的效率，相比于for循环，这种高效来自于：

用c实现了for循环

减少对于data.frame等数据结构等不必要的拷贝

但是很多时候，如果想更快的话，光apply函数一族还不足够，这时候就能用上多线程。

r语言parallel包可以帮助实现多线程。

parlapply的简单代码实战

检查当前核数

cl.cores <- detectcores()
#结果
> cl.cores
[1] 8

启动集群和关闭集群

cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
###并行任务
stopcluster(cl) # 关闭集群

parlapply执行多线程计算

#定义计算平方函数
square <- function(x)
{
    return(x^2)
}
#利用并行计算计算平方函数
num <- c(1:3)
cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parlapply（cl,num,square）#调用parlapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
#结果
> final
[1] 1,4,9

思考：在如此小的计算方式下，开4个核计算是否比开一个核要快

答案：当然是不一定，因为涉及到调度方式等额外开销，所以不一定快，因为真正并行起作用的地方在于大数据量的计算。

时间开销对比

两段对比代码

#定义计算平方函数
square <- function(x)
{
   #########
   #一段冗余代码增加执行时间
    y = 2*x
    if(y <300)
    {z = y}
    else
    {z = x}
   ##########   
    return(x^2)
}
num <- c(1:10000000)
#并行计算
print(system.time({
    cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
    results <- parlapply（cl,num,square）#调用parlapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
}))
#结果
用户  系统  流逝 
 7.89  0.27 19.01  
#普通计算
print(system.time({
    results <- lapply（num,square）
    final <- do.call('c',results)#整合结果
}))
#结果
用户  系统  流逝 
29.74  0.00 29.79

显然在数据量比较大的时候，并行计算的时间几乎就是于核数反比。不过，也不是多开几个核就好，注意内存很容易超支的，每个核都分配相应的内存，所以要注意内存开销。出现内存问题的时候，需要检查是否代码是否合理，r语言版本（64位会比32位分配的内存大），核分配是否合理。

上一级环境中变量的引入

r语言里边对于环境变量有着有趣的定义，一层套一层，这里不做深入展开。

类似于在c语言函数中使用全局变量，r在执行并行计算的时候，如果需要计算的函数出现在全局（上一级），那么就需要声明引入这个变量，否则将会报错。

#定义计算幂函数
base = 2
square <- function(x)
{
    return(x^base)
}
num <- c(1:1000000)
#利用并行计算计算幂函数
cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
results <- parlapply（cl,num,square）#调用parlapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
#结果报错
error in checkforremoteerrors(val) : 
  4 nodes produced errors; first error: 找不到对象'base'
#利用并行计算计算幂函数
cl <- makecluster(4) # 初始化四核心集群
clusterexport(cl,"base",envir = environment())
results <- parlapply（cl,num,square）#调用parlapply并行计算平方函数
final <- do.call('c',results)#整合结果
stopcluster(cl) # 关闭集群
#结果
> final
[1] 1,4,9,16,25.......

foreach包

除了parallel包以外，还有针对并行for循环的foreach包，foreach()的使用也与parlapply()类似，两个功能也类似，其中遇到的问题也类似。

包的安装

install.packages("foreach")
library(parallel)

foreach的使用

#定义计算幂函数
square <- function(x)
{
    return(x^2)
}

非并行情况的使用：

参数中的combine就是整合结果的函数，可以是c，可以是rbind，也可以是+等

results = foreach(x = c(1:3),.combine = 'c') %do% square(x)
#结果
> results
[1] 1,4,9

并行情况的使用：

注意并行情况的时候，需要与parallel包进行配合，引入library(doparallel)。同时%do%需要改成%dopar%。另外与parallel包不一样的是，需要多加一句registerdoparallel(cl)来注册核进行使用。

cl <- makecluster(4)
registerdoparallel(cl)
results = foreach(x = c(1:100000),.combine = 'c') %dopar% square(x)
stopcluster(cl)

上一级环境中变量的引入

同parallel包并行计算前需要clusterexport()来引入全局变量一样，foreach也同样需要声明，不同的是，foreach声明方式直接写在foreach()的参数export里边。

#定义计算幂函数
base = 2
square <- function(x)
{
    return(x^base)
}
cl <- makecluster(4)
registerdoparallel(cl)
results = foreach(x = c(1:100000),.combine = 'c',.export ='base' ) %dopar% square(x)
stopcluster(cl)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持www.887551.com。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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