本文主要是介绍R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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接着之前写的并行算法parallel包，parallel相比foreach来说，相当于是foreach的进阶版，好多东西封装了。而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介)
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一、foreach包简介与主要函数解读
foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。大多数并行计算都主要完成三件事情：将问题分割小块、对小块问题进行并行计算、合并计算结果。foreach包中，迭代器完成分割工作，”%dopar%“函数实现对小块的并行计算，”.combine”函数完成合并工作。
foreach(..., .combine, .init, .final=NULL, .inorder=TRUE,.multicombine=FALSE,.maxcombine=if (.multicombine) 100 else 2,.errorhandling=c('stop', 'remove', 'pass'),.packages=NULL, .export=NULL, .noexport=NULL,.verbose=FALSE)
when(cond)
e1 %:% e2
obj %do% ex
obj %dopar% ex
times(n)参数解读：
（1）%do%严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务，%do%时候就像sapply或lapply，%dopar%就是并行启动器
（2）.combine：运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，"+"和"*"可以返回rbind之后的“+”或者“*”，帮你把数据整合起来，太良心了！！（3）.init：.combine函数的第一个变量
（4）.final：返回最后结果
（5）.inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果（可以提高运算效率）。这个参数适合于设定对结果顺序没有需求的情况。
（6）.muticombine：设定.combine函数的传递参数，default是FALSE表示其参数是2，TRUE可以设定多个参数
（7）.maxcombine：设定.combine的最大参数
（8）.errorhandling：如果循环中出现错误，对错误的处理方法
（9）.packages：指定在%dopar%运算过程中依赖的package（%do%会忽略这个选项），用于并行一些机器学习算法。
（10）.export:在编译函数的时候需要预先加载一些内容进去，类似parallel的clusterExport
如果你不知道自己的机器有没有启动并行，你可以通过以下的函数来进行查看，帮助你理解自己电脑的核心数：
getDoParWorkers( ) #查看注册了多少个核，配合doMC package中的registerDoMC( )使用
getDoParRegistered( ) # 查看doPar是否注册；如果没有注册返回FALSE
getDoParName( ) #查看已经注册的doPar的名字
getDoParVersion( ) #查看已经注册的doPar的version本节内容主要参考：R语言处理大数据
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二、新手教程：foreach应用
1、最简单模式——堪比lapply
foreach(a=1:3, b=rep(10, 3)) %do% {a + b
}
## [[1]]
## [1] 11
##
## [[2]]
## [1] 12
##
## [[3]]
## [1] 13foreach返回的是list格式值，list格式是默认的数据格式。来看看上面的内容怎么用lapply实现：
lapply(cbind(1:3,rep(10,3),function(x,y) x+y ))但是有个小细节就是，%do%之后的{}可以随意写中间赋值过程，譬如c<-a+b，这个用lapply不是特别好写。所以这个我超级喜欢！
这里需要注意的一点是：a, b叫循环变量，循环次数取两者长度中最小的。譬如a=1,2,3 b=1,2，也就只能循环两次。
2、参数：.combine——定义输出结果的整合
默认是foreach之后返回的是list，你可以指定自己想要的格式。.combine选项连接了“c”函数，该函数的功能是连接所有返回值组成向量。此外，我们可以使用“cbind”将生成的多个向量组合成矩阵,例如生成四组随机数向量，进而按列合并成矩阵：
foreach(i=1:4, .combine="cbind") %do% rnorm(4)
## result.1 result.2 result.3 result.4
## [1,] 0.26634 -0.73193 -0.25927 0.8632
## [2,] 0.54132 0.08586 1.46398 -0.6995
## [3,] -0.15619 0.85427 -0.47997 0.2160
## [4,] 0.02697 -1.40507 -0.06972 0.2252运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，"+"和"*"可以返回rbind之后的“+”或者“*”，帮你把数据整合起来。
.combine还可以接上自己编译的函数，这点很人性化，譬如：
cfun <- function(a, b) a+b
foreach(i=1:4, .combine="cfun") %do% rnorm(4).combine帮你把输出结果，再要调整的问题一次性解决了，并且将数据整合也进行并行加速，棒！
一些关于.combine的c,rbind,cbind,*,+其他案例：
x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="c") %do%{x1<-(a + b);x2<-a*b;c(x1,x2); }
> x
[1] 11 10 12 20 13 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="rbind") %do%{x1<-(a + b);x2<-a*b;c(x1,x2); }
> x[,1] [,2]
result.1 11 10
result.2 12 20
result.3 13 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="cbind") %do%{x1<-(a + b);x2<-a*b;c(x1,x2); }
> xresult.1 result.2 result.3
[1,] 11 12 13
[2,] 10 20 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="+") %do%{x1<-(a + b);x2<-a*b;c(x1,x2); }
> x
[1] 36 60
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="*") %do%{x1<-(a + b);x2<-a*b;c(x1,x2); }
> x
[1] 1716 6000
3、参数.inorder——定义输出结果的顺序
.inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果（可以提高运算效率）。这个参数适合于设定对结果顺序没有需求的情况。
顺序这东西，写过稍微复杂的函数都知道，特别在数据匹配时尤为重要，因为你需要定义一些rownames的名称，这时候输出的顺序万一不匹配，可能后面还要花时间匹配过来。
foreach(i=4:1, .combine='c', .inorder=FALSE) %dopar% {Sys.sleep(3 * i)i
}
## [1] 4 3 2 1
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三、中级教程：利用doParallel并行+联用迭代器优化内存
1、利用doParallel并行——%dopar%
foreach包创作是为了解决一些并行计算问题，将”%do%“更改为“%dopar%”前面例子就可以实现并行计算。在并行之前，需要register注册集群:
library(foreach)
library(doParallel)cl<-makeCluster(no_cores)
registerDoParallel(cl)2、参数when——按条件运算
foreach(a=irnorm(1, count=10), .combine='c') %:% when(a >= 0) %do% sqrt(a)其中when是通过%:%来导出，而且%:%之后，还可以接%do%
qsort <- function(x) {n <- length(x)if (n == 0) {x} else {p <- sample(n, 1)smaller <- foreach(y=x[-p], .combine=c) %:% when(y <= x[p]) %do% ylarger <- foreach(y=x[-p], .combine=c) %:% when(y > x[p]) %do% yc(qsort(smaller), x[p], qsort(larger))}
}qsort(runif(12))
## [1] 0.1481 0.2000 0.2769 0.4729 0.4747 0.5730 0.6394 0.6524 0.8315 0.8325
## [11] 0.8413 0.87243、联用iterators——优化、控制内存
iter(obj, by=c('column', 'cell', 'row'), chunksize=1L, checkFunc=function(...) TRUE, recycle=FALSE, ...)参数解读：
（1）iter+function迭代输出
> a[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> i2 <- iter(a, by = "column", checkFunc=function(x) sum(x) > 50)
> nextElem(i2)[,1]
[1,] 13
[2,] 14
[3,] 15
[4,] 16
> nextElem(i2)[,1]
[1,] 17
[2,] 18
[3,] 19
[4,] 20
> nextElem(i2)
错误: StopIteration
（2）生成随机数
> i2 <- icountn(c(3.4, 1.2))
> nextElem(i2)
[1] 1 1
> nextElem(i2)
[1] 2 1
> nextElem(i2)
[1] 3 1
> nextElem(i2)
[1] 4 1
> nextElem(i2)
[1] 1 2
> nextElem(i2)
[1] 2 2
> nextElem(i2)
[1] 3 2
> nextElem(i2)
[1] 4 2
> nextElem(i2)
错误: StopIteration——————————————————————————————————————
四、高级教程：并行机器学习算法
并行计算一些小任务会比按顺序运算它们花费更多的时间，所以当普通运算足够快的时候，并没有必要使用并行计算模式改进其运算效率。
同时，最适合并行莫过于随机森林算法了。
#生成矩阵x作为输入值，y作为目标因子
x <- matrix(runif(500), 100)
y <- gl(2, 50)
#导入randomForest包
require(randomForest)1、独立循环运行随机森林算法
rf <- foreach(ntree=rep(200, 6), .combine=combine) %do%randomForest(x, y, ntree=ntree)
rf
##
## Call:
## randomForest(x = x, y = y, ntree = ntree)
## Type of random forest: classification
## Number of trees: 1200
## No. of variables tried at each split: 2分开来运行6个200树的随机森林算法。
2、参数.packages——并行运行随机森林算法
将%do%改为“%dopar%”,同时使用.packages调用randomForest：
rf <- foreach(ntree=rep(200,6), .combine=combine, .packages="randomForest") %dopar% randomForest(x, y, ntree=ntree)
rf 当然还可以使用一些其他包，使用.packages参数来加载包,比如说：.packages = c("rms", "mice")
3、参数.export——将doParallel并行写入函数
test <- function (exponent) {foreach(exponent = 2:4, .combine = c) %dopar% base^exponent
}
test()Error in base^exponent : task 1 failed - "object 'base' not found"
base <- 2
cl<-makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)base <- 4
test <- function (exponent) {foreach(exponent = 2:4, .combine = c,.export = "base") %dopar% base^exponent
}
test()stopCluster(cl)[1] 4 8 16——————————————————————————————————————
应用一：并行时.dopar，如何输入多个常规值，.export输入多个值？
本节想解决的问题：
1、能不能输出每次迭代的时间？（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot））
2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
注意：
.export需要输入方程中没有的值，而且必须是一个文本型，可以用list的方式。
library(foreach)
registerDoParallel(makeCluster(2)) a=c(1,2,3)
b=c(3,4,5,5,5,5)
d=c(2,4,35,5,5,2)
i=0
t1 = Sys.time()foreach(x=a, .combine="rbind",.export="list(b,d,i,t1)") %dopar% {cc=b+da+cci=i+1print(paste("迭代了",i,"次",sep=""))print(difftime(Sys.time(), t1, units = 'sec'))
}注意代码中，设置了2个核心。
.combine可以将数据合并起来，之后步骤在所有结果出来之后再进行相应的合并。所以结果出来，会有result.1等项目：
[1] "迭代了1次"
Time difference of 0.03000283 secs
[1] "迭代了2次"
Time difference of 0.031003 secs
[1] "迭代了3次"
Time difference of 0.031003 secs[,1]
result.1 0.03000283
result.2 0.03100300
result.3 0.03100300——————————————————————————————————————
参考文献：
1、R语言中的并行计算：foreach,iterators, doParallel包
2、foreach包简介 / FROM:《Using The foreach Package》
3、 R语言︱大数据集下运行内存管理
4、R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介)
这篇关于R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
