将列并行分配给data.table

2023年3月6日 190次阅读

我想将多个(最多2000个)列分配给data.table;这个过程让我感到非常可以并行化,但似乎通过向许多工作人员分发相同的data.table来处理这个过程.

我希望以下工作：

library(data.table)
library(parallel)

NN = 100
JJ = 100

cl = makeCluster(2)
DT = data.table(seq_len(NN))
alloc.col(DT, 1.5*JJ)

clusterExport(cl, c("DT", "NN", "JJ"))
clusterEvalQ(cl, library(data.table))

parLapply(cl, seq_len(JJ), function(jj) {
  set(DT, , paste0("V", jj), rnorm(NN))
})

stopCluster(cl)

但是,这会产生一个模糊的错误：

Error in checkForRemoteErrors(val) :
2 nodes produced errors; first error: Internal error, please report (including result of sessionInfo()) to datatable-help: oldtncol (0) < oldncol (1) but tl of class is marked.

我想这是由于参考作业的分配方式.在每个线程上都会进行分配,但这不会在全局环境中传回DT.

是否无法并行向data.table添加列？

最佳答案 以下适用于Linux(Ubuntu 16.04). (注意：mcapply在Windows上不起作用)

我有兴趣了解这是否更快

> DT <- do.call("cbind",
               mclapply(seq_len(JJ), function(jj) {
  set(DT, , paste0("V", jj), rnorm(NN))
}, mc.cores = detectCores()))

性能

在12核上运行

NN = 100000
JJ = 100

user system elapsed
1.172 2.756 41.707

NN = 100
JJ = 2000

user system elapsed
4.060 11.152 24.101

NN = 1000
JJ = 2000

user system elapsed
6.580 15.712 139.967

建议

我使用这样的东西来获得2M列和600行
(仍然不是最佳的),希望它符合您的要求

system.time(
  DT2 <- as.data.table(matrix(rnorm(NN*JJ), ncol = JJ))
)
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