網址 https://github.com/hadley/multidplyr 在做資料處理的時候 如果需要針對每個 group 做 window (block) function 在 dplyr 裡是 data %>% group_by(grp) %>% summarize or do 如果組數很多, 或是function太醜算太久 我們就需要平行, 讓每個group在多個核心跑function 在R裡快速平行化的方式是藉由 parallel package cl <- makeCluster(8) tmp <- parLapply(cl, a_list, to_this_fun, other_par) stopCluster(cl) 然後通常是 tmp1 <- tmp %>% rbind_all() %>% distinct() %>% whatever_you_want 重點是那個"list", list哪裡來? 你可以 tmp_idx <- tmp %>% group_by(grp) %>% group_indices() 或者, 使用"裡"技 tmp %>% mutate(IID=group_indices_(., .dots=c("grp"))) %>% group_by(IID) 有了分組list, 你可以傳 "list+整份資料" 然後藉由list讓每個核心, 做一小部分, 但是資料量很大的時候, 根本不可能這樣做 改善的辦法是資料切割(by group) tmp_sep <- tmp %>% split(.$IID) 注意, split只能切單一索引, 如果你是複合索引(EX:性別+年齡), 那就要照我上面的方法, 先把IID算出來再用IID切 ### 方案一: split+parLapply data <- data %>% mutate(IID=group_indices_(., .dots=c("grp_a","grp_b"))) %>% group_by(IID) data_sep <- data %>% split(.$IID) cl <- makeCluster(8) out <- parLapply(cl, data_sep, to_this_fun, other_par) stopCluster(cl) out <- out %>% rbind_all() %>% distinct() 再來, 如果資料量大, 組數又多的時候, split 會做到天荒地老 這時候方案二出現了 mupltidplyr::partition & collect 他會在group_by的時候把資料平分到各個核心裡, 處理完之後再收回來黏起來 這個外掛還在開發中, 不知道有沒有靈異現象 另外很多function是parallel的wrap, 可能有些特別目的 ### 方案二: partition & collect cl <- create_cluster(8) ## 這兩行要寫, 似乎是會註冊到自己的env中 set_default_cluster(cl) ## 然後會自動回收 data_par <- data %>% partition(IID, cluster=cl) ## "cluster="要寫 cluster_assign_value(cluster=cl, "myfun", myfun) ## export function out <- data_par %>% do(res=myfun(.)) %>% collect() ## 回收可能是collect觸發的 --

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