如何使用R future包在集群内进行并行计算?

时间:2017-05-13 10:25:48

标签: r parallel-processing cluster-computing r-future

我想在群集(几台机器)的节点内分配作业(带有for循环)。我尝试使用R包future来做到这一点。我不知道这是否是最佳方式;我尝试使用foreach包的doParallel,但我没有成功。如何判断循环迭代次数何时大于簇节点数?

library(doParallel);
library(doFuture);
#library(future);

registerDoFuture();

workers <- c(rep("129.20.25.61",1), rep("129.20.25.217",1));
cl <- makeClusterPSOCK(workers, revtunnel = TRUE, outfile = "", verbose = FALSE);

plan(cluster, workers = cl)

mu <- 1.0
sigma <- 2.0

for(i in 1:3){
 res %<-%{ rnorm(i, mean = mu, sd = sigma)}
 print(i);
}

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

如果您使用简单的Future API,即future() + value()%<-%,则无需涉及foreach,doFuture等。以下是如何使用Future API本身以及您可以期待的输出:

(A)设置工人

library("future")

workers <- c("129.20.25.61", "129.20.25.217")
cl <- makeClusterPSOCK(workers, revtunnel = TRUE, outfile = "")
### starting worker pid=20026 on localhost:11900 at 11:47:28.334
### starting worker pid=12291 on localhost:11901 at 11:47:37.172

print(cl)
### socket cluster with 2 nodes on hosts '129.20.25.61', '129.20.25.217'

plan(cluster, workers = cl)

(B)明确的未来API

在这里,我们使用future()明确创建未来列表,并使用values()检索其值(基本上等于调用lapply(f, FUN = value))。

mu <- 1.0
sigma <- 2.0

f <- list()
for (i in 1:3) {
  f[[i]] <- future({ rnorm(i, mean = mu, sd = sigma) })
}
v <- values(f)
str(v)
### List of 3
###  $ : num 3.25
###  $ : num [1:2] 3.24 3.29
###  $ : num [1:3] 1.251 2.299 0.923

(C)隐式未来API

在此替代方案中,我们使用未来分配运算符%<-%隐式创建期货(当您尝试访问未来的值时,它将在内部执行future()然后value() )。由于%<-%只能分配给环境(而不是列表,data.frames等),因此我们需要使用作为环境的容器。在这里,我使用listenv类,这是一个环境,但允许您将其索引为列表。

library("listenv")  ## listenv()
mu <- 1.0
sigma <- 2.0

v <- listenv()
for (i in 1:3) {
  v[[i]] %<-% { rnorm(i, mean = mu, sd = sigma) }
}
v <- as.list(v)
str(v)
### List of 3
###  $ : num 1.15
###  $ : num [1:2] 2.2277 -0.0164
###  $ : num [1:3] -2.09 3.34 -1.09

(D)使用future_lapply()

如果你喜欢类似lapply()的方法,你可以这样做:

v <- future_lapply(1:3, FUN = function(i) {
  rnorm(i, mean = mu, sd = sigma)
})
str(v)
### List of 3
###  $ : num 2.12
###  $ : num [1:2] 2.56 -1.21
###  $ : num [1:3] 2.89 -0.159 -0.983

(D)使用foreach()

如果您想使用foreach(),则可以执行以下操作。请注意,在每个foreach设计使用foreach()时,最好始终显式导出全局变量 - 但是,如果总是使用doFuture它实际上是不需要。

library("doFuture")
registerDoFuture()
workers <- c("129.20.25.61", "129.20.25.217")
cl <- makeClusterPSOCK(workers, revtunnel = TRUE, outfile = "")
plan(cluster, workers = cl)

v <- foreach(i = 1:3, .export = c("mu", "sigma")) %dopar% {
  rnorm(i, mean = mu, sd = sigma)
}
str(v)
### List of 3
###  $ : num 3.12
###  $ : num [1:2] -0.0887 -2.8016
###  $ : num [1:3] 2.15 3.5 -2.24
  

如何判断循环迭代次数何时更高   比集群节点的数量?

我不确定你在这里问的是什么。您是否担心一次有更多的期货运行?如果是这样,那就会自动处理。如果所有工人都被占用,那么创建额外的期货将会阻止,直到其中一名工人再次可用。