Bootstrap in Blöcke aufteilen
Du untersuchst, wie Universitäten bei Forschung und Entwicklung miteinander kooperieren. In deinem Workspace gibt es eine Liste von 100 Data Frames, ls_edu. Jeder Data Frame enthält Kollaborationswerte für Universitäten eines bestimmten Landes.
Außerdem hast du die Funktion rating_quants(), die Quantile für den Kollaborationswert eines Data Frames berechnet.
Dir stehen fünf Kerne zur Verfügung, um diese Berechnung durchzuführen. Du hast versucht, rating_quants() mit future_map_dfr() auf ls_edu anzuwenden, aber der Arbeitsspeicher war erschöpft und deine R-Session ist abgestürzt. Du hast dich daher entschieden, eine Blockgröße von 35 zu verwenden, sodass nie mehr als drei Bootstraps gleichzeitig laufen. Das Paket furrr ist bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Paralleles Programmieren in R
Anleitung zur Übung
- Plane eine multisession mit fünf Workern.
- Erstelle eine Konfiguration für
future_map_dfr()und gib eine Blockgröße von35an. - Übergebe diese Konfiguration an das richtige Argument von
future_map_dfr(). - Wechsle zurück zu einem sequentiellen Plan.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plan a multisession of five workers
___
# Make a configuration specifying chunk size
config <- ___
future_map_dfr(ls_edu, rating_quants,
# Supply the configuration to the correct argument
___ = ___,
.id = "country")
# Revert to sequential plan
___