用Parallel和foreach包玩转并行计算

September 26, 2012
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众所周知,在大数据时代R语言有两个弱项,其中一个就是只能使用单线程计算。但是在2.14版本之后,R就内置了parallel包,强化了R的并行计算能力。parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包。前者已经在之前的文章中介绍过了,而后者无法在windows下运行,所以也就先不管了。parallel包可以很容易的在计算集群上实施并行计算,在多个CPU核心的单机上,也能发挥并行计算的功能。我们今天就来探索一下parallel包在多核心单机上的使用。

parallel包的思路和lapply函数很相似,都是将输入数据分割、计算、整合结果。只不过并行计算是用到了不同的cpu来运算。下面的例子是解决欧拉问题的第14个问题

# 并行计算euler14问题
# 自定义函数以返回原始数值和步数
func <- function(x) {
n = 1
raw <- x
while (x > 1) {
x <- ifelse(x%%2==0,x/2,3*x+1)
n = n + 1
}
return(c(raw,n))
}
 
library(parallel)
# 用system.time来返回计算所需时间
system.time({
x <- 1:1e6
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
})
# 找到最大的步数对应的数字
res.df[which.max(res.df[,2]),1]
 
上例中关键的函数就是parLapply,其中三个参数分别是集群对象、输入参数和运算函数名。我们最后算出的结果是837799。

foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包。它能使R中的并行计算更为方便。与sapply函数类似,foreach函数中的第一个参数是输入参数,%do%后面的对象表示运算函数,而.combine则表示运算结果的整合方式。 下面的例子即是用foreach来完成前面的同一个任务。如果要启用并行,则需要加载doParallel包,并将%do%改为%dopar%。这样一行代码就能方便的完成并行计算了。

library(foreach)
# 非并行计算方式,类似于sapply函数的功能
x <- foreach(x=1:1000,.combine='rbind') %do% func(x)
 
# 启用parallel作为foreach并行计算的后端
library(doParallel)
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
# 并行计算方式
x <- foreach(x=1:1000,.combine='rbind') %dopar% func(x)
stopCluster(cl)

下面的例子是用foreach函数来进行随机森林的并行计算。我们一共要生成十万个树来组合成一个随机森林,每个核心负责生成两万五千个树。最后用combine进行组合。

# 随机森林的并行计算
library(randomForest)
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
rf <- foreach(ntree=rep(25000, 4),
.combine=combine,
.packages='randomForest') %dopar%
randomForest(Species~., data=iris, ntree=ntree)
stopCluster(cl)

并行不仅可以在建模时进行,也可以在数据整理阶段进行。之前我们提到过的plyr包也可以进行并行,前提是加载了foreach包,并且参数.parallel设置为TURE。当然不是所有的任务都能并行计算,而且并行计算前你需要改写你的代码。

参考资料:
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/parallel/doc/parallel.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf

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