摘要：当耗尽内存的时候该如何在R中处理数据？对此本文列举了一个很简单的方法，即.parallel。由于在Plyr所包含的大部分功能中都有.parallel选项。因此可用它来并行处理代码。而直观的效果是处理命令的时间大大缩短。

    也许很多人对R都是既爱又恨。而人们常见的一个争论的主题就是并行计算，换一种更直接的说法：“当耗尽内存的时候我该如何在R中处理数据？”

    不必担心，实际上在R中有一些简易的方式去使用并行包！在这里也为大家介绍了一种：

选择一个库

    首先做的事情是，你需要选择一个并行计算方案。在这里以doMC和plyr作为测试组合。

配置环境

    当挑选完库之后，我们需要加载它们。导入之后，我们实际上需要“告诉”doMC我们机器上有多少核是可以使用的。要做到这一点可参考以下代码：

library(plyr)

library(doMC)

doMC::registerDoMC(cores=32) # or however many cores you have access to

如果你紧接着链接ec2instances.info时，你会发现32核等同于“104个ec2计算单位”

编者注：关于ec2可查看《Amazon EC2 常见问题》

处理数据

    接下来，我们需要使用plyr来执行数据处理。plyr将自动的使用多核。这里你不需要用到doMC。

    举个简单的例子来说，使用ddply函数来处理iris数据集，功能将暂停2秒。由于iris有三种类型，所以该命令将花费6秒。

system.time(ddply(iris, .(Species), function(x) {

    Sys.sleep(2)

    nrow(x)

}))

#    user  system elapsed

#   0.005   0.001   6.016

    不过当你向ddply中添加.parallel = TRUE时，你发现了什么？

system.time(ddply(iris, .(Species), function(x) {

    Sys.sleep(2)

    nrow(x)

}, .parallel = TRUE))

#    user  system elapsed

#   0.018   0.015   2.031

    正如结果所显示的那样，时间缩短为2秒。这意味着我们在同一时间内处理了iris的三个种类。而在plyr中，几乎所有的功能都有.parallel选项。

    接下来我们再用雅虎搜索市场广告竞价数据集来测试一下，读取它并通过phrase_id和account_id对它进行划分：

headers <- c("timestamp", "phrase_id", "account_id", "price", "auto")

df <- read.table("./ydata-ysm-advertiser-bids-v1_0.txt")

colnames(df) <- headers

system.time(ddply(df, .(phrase_id, account_id), function(x) {

    data.frame(mean=mean(x$price, na.rm=T), median=median(x$price, na.rm=T))

    nrow(x)

}))

# user  system elapsed 

# 96.645   3.343  99.964

   当我们使用并行处理相同的代码时，我们可以看到只有48.5秒：

system.time(ddply(df, .(phrase_id, account_id), function(x) {

    data.frame(mean=mean(x$price, na.rm=T), median=median(x$price, na.rm=T))

    nrow(x)

}, .parallel = TRUE))

#   user  system elapsed 

# 94.228  16.267  48.553

后

   并行计算并没有想的那么困难和复杂，在R中保持并行的简单性可以让你不那么“头痛”。