parApply पर जाना
parallel पैकेज का उपयोग करके कोड को parallel में चलाने के लिए तीन बुनियादी स्टेप होते हैं.
makeCluster()का उपयोग करके एक क्लस्टर बनाएँ.- कुछ कार्य करें.
stopCluster()का उपयोग करके क्लस्टर को रोकें.
क्लस्टर बनाने का सबसे सरल तरीका है makeCluster() को एक संख्या पास करना. यह डिफॉल्ट टाइप का क्लस्टर बनाता है और उतने कोर पर कोड चलाता है.
ऑब्जेक्ट dd एक डेटा फ्रेम है जिसमें 10 कॉलम और 100 रो हैं. निम्न कोड कॉलम median निकालने के लिए apply() का उपयोग करता है:
apply(dd, 2, median)
इसे parallel में चलाने के लिए, आप apply() को parApply() से बदलते हैं. इस फंक्शन के आर्ग्युमेंट्स वही रहते हैं, सिवाय इसके कि यह सामान्य apply() आर्ग्युमेंट्स से पहले एक क्लस्टर आर्ग्युमेंट लेता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
कार्यकुशल R कोड लिखना
अभ्यास निर्देश
- कंसोल पर उपलब्ध कोर की संख्या प्रिंट करने के लिए
detectCores()फंक्शन का उपयोग करें. makeCluster()का उपयोग करके एक क्लस्टर बनाएँ; उपयोग किए जाने वाले कोर की संख्या 2 रखें. परिणाम कोclनाम से सेव करें.- ऊपर दिए गए
apply()फंक्शन कोparApply()के रूप में फिर से लिखें. ध्यान रखें, अब पहला आर्ग्युमेंट क्लस्टर ऑब्जेक्टclहोना चाहिए. stopCluster()का उपयोग करके क्लस्टर को बंद करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Determine the number of available cores
___
# Create a cluster via makeCluster
cl <- makeCluster(___)
# Parallelize this code
apply(dd, 2, median)
# Stop the cluster
stopCluster(cl)