对自助法进行分块处理
您正在研究各大学在科研方面如何彼此合作。工作区中已有一个包含 100 个数据框的列表 ls_edu。每个数据框都包含某个国家大学的合作评分。
您还拥有一个函数 rating_quants()，用于计算单个数据框中合作评分的分位数。
您有 5 个可用内核来完成该计算。您尝试使用 future_map_dfr() 将 rating_quants() 应用于 ls_edu，但计算机内存不足导致 R 会话崩溃。您决定使用分块大小 35，这样同一时间最多只运行 3 组自助法（bootstrap）。furrr 包已为您加载。
本练习是课程的一部分
R 并行编程
练习说明
- 规划一个包含 5 个工作进程的 multisession。
- 为
future_map_dfr()函数创建一个配置，并将分块大小指定为35。 - 将该配置传递给
future_map_dfr()的正确参数。 - 恢复为顺序执行的计划。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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
___