要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.

这个部分我在datacamp上面学习笔记,可视化的性能很差,使用的函数也很少. 可以参考一下大佬的博客园个人感觉他们讲的真的很详细 https://cosx.org/2016/09/r-and-parallel-computing https://blog.csdn.net/quety/article/details/79825615 个人小结: R的底层设计仍是单线程,上层应用包依赖性很强. 并行计算技术正是为了在实际应用中解决单机内存容量和单核计算能力无法满足计算需求的问题而提出的.因此,并

并行执行 Yes! Well done! Socket clusters are initialized without variables, so a_global_var wasn't found. Fork clusters take a copy of global variables, but changes made after the cluster is created are not copied to each node. parallel包 > # A global var

library(parallel)#example 1cl <- makeCluster(getOption("cl.cores", 2))clusterApply(cl, c(9,5), get("+"),1)   #加 parSapply(cl, c(9,5), get("+"), 3)  stopCluster(cl) #example 2xx <- 1cl <- makeCluster(getOption("c

R语言在进行数据库查询时,每执行一条语句,都会阻塞.直到查询语句返回结果之后,才会进行下一条语句. 为了能够实现同时对多个数据库进行查询,以节省顺序执行下来的时间,首先考虑通过多线程来进行数据库查询. 不过多数据库同时查询,多个结果合并起来过大的话,本地机器的内存可能是一个风险点,心里要对可能需要的内存有所把握. R下进行多线程依赖与doParallel包和foreach包. > install.packages('doParallel') > install.packages('foreac

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类

一.使用并行计算加倍提升性能1.数据并行 VS 任务并行实现数据并行的算法scoket 并行性注意并行计算时间并不与执行任务的计算资源数目成正比(计算机核心),amdahl定律:并行代码的速度受限于串行执行的部分,包括并行性带来的开销在非windows系统中,parallel支持分叉集群(交叉法),新的work进程会从父R进程分叉出来,并拷贝数据.好处是不需要显示的创建和销毁集群实现任务并行的算法 2.计算机集群并行执行多个任务只有基于socket的集群可以做到这一点,因为进程不可能被分叉到另外

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport

R语言使用向量化计算,因此非常容易在集群上进行并行计算.parallel 包提供了非常方便的函数用来进行并行计算,但有一个问题是并行时对于内存中的对象会拷贝多份,因此会比较占内存,这里提供一个比较简易的方法在内存中共享对象从而达到降低内存占用的目的. cl<-makeCluster(, type="FORK") result_list <- parLapply(cl, list, function) stopCluster(cl) 非常简单,在创建集群的时候添加type为

先上代码案例: 主要的操作: library(parallel);#加载并行计算包 cl <- makeCluster(8);# 初始化cpu集群 clusterEvalQ(cl,library(RODBC));#添加并行计算中用到的包 clusterExport(cl,'variablename');#添加并行计算中用到的环境变量(如当前上下文中定义的方法) dt <- parApply(cl,stasList, 1, stasPowerPre_Time);# apply的并行版本 all_

通常R语言运行都是在CPU单个核上的单线程程序.有时我们会有需求对一个向量里的元素应用相同的函数,最终再将结果合并,并行计算可以大幅节约时间. 为了支持R的并行运算, parallel包已经被纳入了R的BASE库中,可以被直接调用,来实现在同一个CPU上利用多个核Core同时运算相同的函数. 版本一.Window版本的R程序 对比普通的LAPPLY函数和Parallel包下的多核makeCluster + parLapply函数效率 library(parallel) fun <- functi

最近的关键字:分类算法,outlier detection, machine learning 简介: 此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN )这几种常见的算法 apply 在同一个数据集 spam,看各种方法预测错误率,或准确率,旨在追求预测准确性,辨识出这几种方法的实用性,对背后的理论依据,大量的数学公式,不作讨论(能

一:R本身是单线程的,如何让其多线程跑起来,提高运算速度? 用Parallel和foreach包玩转并行计算 看完上面这篇文章就会了.说白了,要加载parallel包,再改写一下自己的代码就ok了. #-----用一个实力来演示 R 如何多线程计算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))} #----

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

本文在Creative Commons许可证下发布 什么是并行计算? 并行计算,准确地说应该包括高性能计算机和并行软件两个方面.不过,近年来随着个人PC机,廉价机群,以及各种加速卡(NVIDIA GPU, Intel Xeon Phi, FPGA)的快速发展,现在个人电脑已经完全可以和过去的高性能计算机相媲美了. 相比于计算机硬件的迅速发展,并行软件的发展多少有些滞后,试想你现在使用的哪些软件是支持并行化? 软件的并行化需要更多的研发支持,以及对大量串行算法和现有软件的并行化,这部分工作被称之为

不论你是刚开始学 Python,还是正在啃数据分析的骨头,对你来说,不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去,或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作,一定是家常便饭了.哎呀,这都 8102 年了,除了又大又笨重的 IDE,难道就没有什么简单而直观的办法,让我们这些新手能管理和运行代码吗? 当然有啊,还是免费的咧! 这款神器就叫 Jupyter Notebook,它一定能拯救你于水深火热之中! Jupyter Notebook 是一款 Web 应用,它能让用户将上面说的

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道.最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号.回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码.当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅.之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建

前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作.从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序.大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块.循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点.当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要.熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然. 循环语句 while for 循环控制 apply()

1.sparklyr包简介 Rstudio公司发布的sparklyr包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接: sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端,可筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化: 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法: 可以创建一个扩展,用于调用Spark API,并为Spark的所有包集提供了一个接口. 2.RStudio Server安装sparklyr包 Linux版本:Ubuntu 16.04 LTS 64bit