Question

我试图并行化一些html文档中保存的数据的提取并将其存储到data.frames（数百万个文档，因此并行化的有用性）。

在第一步中，在我注册队列的机器上，我选择html文件的一个子集并向他们提供read_html函数（从rvest包中，我也尝试了XML包中的类似函数）但是我得到了内存泄漏问题）以获得存储许多html页面内容的唯一列表。

然后我在这个列表中使用一个迭代器来获取它的小块，以便为foreach提供。

在foreach中，我构建了data.frame（s）（使用html_table函数和一些基本的数据操作），然后返回一个列表，其元素是已清理的data.frames。

我试图在win 8上使用doSNOW后端，在ubuntu 16.04上使用doRedis后端。

在第一种情况下，返回空列表的列表，而在第二种情况下，抛出内存映射的错误;你可以在问题的最底部找到追溯。

据我所知，我发送到核心的（大块）列表不符合我的预期。我已经聚集在一起，列表对象可能只是一组指针，但我无法确认它;也许这可能是问题？是否有替代＆＃34;列表方式＆＃34; to＆＃34;封装＆＃34;多个html页面的数据？

下面你可以找到一些复制问题的代码。我是一个全新的堆栈溢出，新的并行编程和R编程的新手：任何改进的建议都是受欢迎的。提前谢谢大家。

library(rvest)
library(foreach)

#wikipedia pages of olympic medalist between 1992 and 2016 are
# downloaded for reproducibility
for(i in seq(1992, 2016, by=4)){

  html = paste("https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_", i, "_Summer_Olympics_medal_winners", sep="")
  con = url(html)
  htmlCode = readLines(con)
  writeLines(htmlCode, con=paste(i, "medalists", sep="_"))
  close(con)

}

#declaring the redis backend (doSNOW code is also included below)

#note that I am using the package from 
#devtools::install_github("bwlewis/doRedis") due to a "nodelay error"
#(more info on that here: https://github.com/bwlewis/doRedis/issues/24)
# if it is not your case please drop the nodelay and timeout options

#Registering cores ---Ubuntu---
cores=2
library('doRedis')
options('redis:num'=TRUE)
registerDoRedis("jobs", nodelay=FALSE)
startLocalWorkers(n=cores, "jobs", timeout=2, nodelay=FALSE)
foreachOpt <- list(preschedule=FALSE)


#Registering cores ---Win---
#cores=2
#library("doSNOW")
#registerDoSNOW(makeCluster(cores, type = "SOCK"))


#defining the iterator
iterator <- function(x, ...) {
  i <- 1
  it <- idiv(length(x), ...)

  if(exists("chunks")){
    nextEl <- function() {
      n <- nextElem(it)
      ix <- seq(i, length=n)
      i <<- i + n
      x[ix]
    }
  }else{
    nextEl <- function() {
      n <- nextElem(it)
      ix <- seq(i, i+n-1)
      i <<- i + n
      x[ix]
    }
  }
  obj <- list(nextElem=nextEl)
  class(obj) <- c(
    'ivector', 'abstractiter','iter')
  obj
}

#reading files
names_files<-list.files()
html_list<-lapply(names_files, read_html)

#creating iterator
ChunkSize_html_list<-2
iter<-iterator(html_list, chunkSize=ChunkSize_html_list)

#defining expanding list (thanks StackOverflow and many thanks to
#JanKanis's answer : http://stackoverflow.com/questions/2436688/append-an-object-to-a-list-in-r-in-amortized-constant-time-o1  )
expanding_list <- function(capacity = 10) {
  buffer <- vector('list', capacity)
  length <- 0

  methods <- list()

  methods$double.size <- function() {
    buffer <<- c(buffer, vector('list', capacity))
    capacity <<- capacity * 2
  }

  methods$add <- function(val) {
    if(length == capacity) {
      methods$double.size()
    }

    length <<- length + 1
    buffer[[length]] <<- val
  }

  methods$as.list <- function() {
    b <- buffer[0:length]
    return(b)
  }

  methods
}

#parallelized part
clean_data<-foreach(ite=iter, .packages=c("itertools", "rvest"), .combine=c,
 .options.multicore=foreachOpt, .options.redis=list(chunkSize=1)) %dopar% {

  temp_tot <- expanding_list()
      for(g in 1:length(ite)){

        #extraction of data from tables
      tables <- html_table(ite[[g]], fill=T, header = T)

        for(i in 1:length(tables)){

          #just some basic data manipulation
          temp<-lapply(tables, function(d){d[nrow(d),]})
          temp_tot$add(temp)
          rm(temp)
          gc(verbose = F)
        }
      }
  #returning the list of cleaned data.frames to the foreach 
    temp_tot$as.list()
}

使用redis后端时抛出错误：

*** caught segfault ***
address 0x60, cause 'memory not mapped'


Traceback:
 1: .Call("xml2_doc_namespaces", PACKAGE = "xml2", doc)
 2: doc_namespaces(doc)
 3: xml_ns.xml_document(x)
 4: xml_ns(x)
 5: xpath_search(x$node, x$doc, xpath = xpath, nsMap = ns, num_results = Inf)
 6: xml_find_all.xml_node(x, ".//table")
 7: xml2::xml_find_all(x, ".//table")
 8: html_table.xml_document(ite[[g]], fill = T, header = T)
 9: html_table(ite[[g]], fill = T, header = T)
10: eval(expr, envir, enclos)
11: eval(.doRedisGlobals$expr, envir = .doRedisGlobals$exportenv)
12: doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler)
13: tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]])
14: tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers)
15: tryCatch({    lapply(names(args), function(n) assign(n, args[[n]], pos = .doRedisGlobals$exportenv))    if (exists(".Random.seed", envir = .doRedisGlobals$exportenv)) {        assign(".Random.seed", .doRedisGlobals$exportenv$.Random.seed,             envir = globalenv())    }    tryCatch({        if (exists("set.seed.worker", envir = .doRedisGlobals$exportenv))             do.call("set.seed.worker", list(0), envir = .doRedisGlobals$exportenv)    }, error = function(e) cat(as.character(e), "\n"))    eval(.doRedisGlobals$expr, envir = .doRedisGlobals$exportenv)}, error = function(e) e)
16: FUN(X[[i]], ...)
17: lapply(work[[1]]$argsList, .evalWrapper)
18: redisWorker(queue = "jobs", host = "localhost", port = 6379,     iter = Inf, linger = 30, log = stdout(), timeout = 2, nodelay = FALSE)
aborting ...

Answer 1

我认为问题在于您通过调用“read_html”在master上创建XML / HTML文档对象，然后在worker上处理它们。我已经尝试了一些实验，看起来这样做不起作用，可能是因为这些对象无法序列化，发送给工作者，然后正确反序列化。我认为这些对象已损坏，导致工作人员在尝试使用“html_table”函数对其进行操作时会出现段错误。

我建议您修改代码以迭代文件名，以便工作人员可以自己调用“read_html”，从而避免序列化XML文档对象。

以下是我尝试过的一些测试代码：

library(xml2)
library(snow)
cl <- makeSOCKcluster(3)
clusterEvalQ(cl, library(xml2))

# Create XML documents on the master
docs <- lapply(1:10,
      function(i) read_xml(paste0("<foo>", i, "</foo>")))

# Call xml_path on XML documents created on master
r1 <- lapply(docs, xml_path)            # correct results
r2 <- clusterApply(cl, docs, xml_path)  # incorrect results

# This seems to work...
docs2 <- clusterApply(cl, 1:10,
      function(i) read_xml(paste0("<foo>", i, "</foo>")))

# But this causes a segfault on the master
print(docs2)

我直接使用snow函数来验证问题不在foreach或doSNOW中。

使用foreach R

1 个答案: