R语言中的并行计算——二、搭建R的集群

最新推荐文章于 2024-07-06 06:15:00 发布
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分类专栏： Big data
本文介绍如何在R语言中实现并行计算并通过搭建集群的方式提高数据分析效率。

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R语言并行运算
CyberLynxO的博客
08-27 608
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的并行计算方法，并进行性能测试和调优，以获得最佳的计算效率。因此，在选择并行计算方法时，需要综合考虑计算任务的特点、数据规模和计算资源等因素，以及进行适当的性能测试和调优，以获得最佳的并行计算效果。除了以上介绍的parallel包和foreach包，R语言中还有其他一些用于并行计算的扩展包，如doParallel、doSNOW、doMC等，它们提供了更多的选择和灵活性，可以根据具体需求选择合适的包进行并行计算。本文将介绍R语言中的并行计算方法，并提供相应的源代码示例。
20、R语言的并行计算
最新发布
pear55的博客
06-23 22
本文详细介绍了在R语言中实现并行计算的方法，包括多核并行和集群并行的实现方式。通过使用如`parallel`、`foreach`和`future`等常用包，可以显著提高大规模数据处理和复杂计算任务的效率。文中还提供了编写高效并行代码的最佳实践，并结合示例展示了如何优化性能以及解决实际应用中的挑战。
R语言 并行计算parallel包
weixin_33725515的博客
12-22 1570
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R语言并行计算的原理和案例(foreach,parallel)
陈陈的专栏
04-20 1万+
参考网址众所周知，在大数据时代R语言有两个弱项，其中一个就是只能使用单线程计算。但是R在2.14版本之后，R就内置了parallel包，强化了R的并行计算能力。 parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包，multicore无法在windows下运行。parallel包可以很容易的在计算集群上实施并行计算，在多个CPU核心的单机上，也能发挥并行计算的功能。我们
R与并行计算（转）
weixin_34233679的博客
09-09 421
文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念，然后简要阐述了R和并行计算的关系。之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式，并给出了相应的案例。隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法，而且很好的隐藏了并行计算的实现细节。因此用户可以专注于问题本身。显示并行计算模式则更加灵活多样，用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解，内存管理和计算任务分配的方式。最后，作者探讨了现阶段R并...
R语言之并行计算
DevCyberX的博客
08-19 444
在R语言中，我们可以利用并行计算的方法提高计算效率，特别是在处理大规模数据或执行复杂任务时。本文介绍了R语言中的并行计算方法，包括基于多核处理器的并行计算和分布式计算。该函数的第一个参数是要应用的函数，第二个参数是要应用的列表。R语言提供了多种并行计算的方式，包括基于多核处理器的并行计算和分布式计算。除了基于多核处理器的并行计算，R语言还支持分布式计算，即利用多台计算机或计算节点来执行任务。包，我们可以方便地进行分布式计算，并利用多台计算机或计算节点来加速任务的执行。，该函数将输入的参数平方并返回结果。
Spark环境搭建——standalone集群模式
01-07
这篇博客，Alice为大家带来的是Spark集群环境搭建之——standalone集群模式。 文章目录集群角色介绍集群规划修改配置并分发启动和停止查看web界面测试 集群角色介绍  Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，...
ubuntu服务器集群搭建之——openMPI并行计算
軒轅劍的博客
07-13 1717
上周五本来已经配置完成的NIS服务竟然又出现了bug，无语了 No passwd entry for user 'test01' Ubuntu 安装 OpenMPI 1. 下载OpenMPI 在官网上下载最新版本的安装包 2. 解压并进行配置 tar -zxvf openmpi-4.0.1tar.gz cd openmpi-4.0.1 ./configure --prefix="/usr/local/openmpi" 注意最后一行是将其安装到 /usr/local/openmpi目录下..
【并行计算加速】：MATLAB与并行计算——提升LMS均衡器性能
本论文旨在探讨MATLAB环境下并行计算工具箱的使用，以及其在最小均方（LMS）算法实现和性能提升中的应用。首先，文章介绍并行计算的基础知识和MATLAB并行计算工具箱的功能。接着，详细讨论了LMS算法的理论基础及其在...
PyTorch在AI并行计算集群上部署与使用
qq_27815483的博客
07-06 1291
本文主要介绍pytorch的作用、优势等，源码编译的几种方式以及安装完成使用框架提交训练或推理任务，
【R语言并行计算】：释放多核潜力，让R语言跑得更快！
[【R语言并行计算】：释放多核潜力，让R语言跑得更快！]...
R使用parallel包并行计算
08-27
R语言使用parallel包实现并行计算的方法、案例简介总结
基于GPU的并行遗传算法
11-28
使用GPU并行化遗传算法，并行方式为粗粒度式并行，开发环境为ubuntu16.04;最终计算结果相比于传统的遗传算法，在结果精度差不多的情况下，时间约为传统方法的五分之一
R语言--并行计算(parallel、foreach包)
热门推荐
jhr112的博客
01-06 1万+
​R语言是单核计算语言，在数据建模或计算过程中，常常出现相同或相似任务的重复计算，一般操作是for循环处理或采用apply族函数处理，为了更快完成计算，采用并行计算是更优的选择。 本文采用R语言中的parallel包与foreach包实现并行计算，并针对单变量并行和多变量并行计算这两个常用场景做了函数封装。 0.环境&软件 win1064bit R3.6.1 ...
R语言中的并行计算实现
辉的博客
07-29 8796
并行计算有显性并行和隐式并行， 隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS，H2O(参考我的博客)等 显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for循环）、SupR、还有利用GPU的办法（gpuR） 介绍可以参考： https://cosx.org/2016/09/r-and-parallel-computing https://bl...
R语言中的并行计算汇总
默默耕耘，阶段爆发，取长补短，修炼身心
02-26 6899
上一篇博文：R语言中的代码运算性能提升 R语言运行在CPU单核单线程上，使用并行计算原因是程序运行时间太长。大部分程序都可以进行并行化改造以提高运算性能 1.lapply 只需要一个参数(list\vector\array\matrix\data.frame)，和一个以该参数为输入的函数，函数返回列表list lapply(1:3/3, round, digits=3); [[1]] ...
《R语言与农业数据统计分析及建模》学习——并行计算
maizeman126的博客
05-04 345
例如：有10万个结构相同的数据文件，想把每个文件的数据都读出来。案例：写一个function，实现对一个数取平方之后，再除以17，再乘以19。针对1至100000的自然熟，运行这个function。案例2：正对1到2000000每个自然数除以13，如果余数大于5，则求该数平方，否则求开平发。当下时代，我们需要处理的数据量日渐增大，R的计算模式限制了R处理大规模数据的能力。R语言是一个单线程的程序。并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。案例1：计算1到1000每个自然数的平方。
R 语言 ggmap 可视化集群
Mrrunsen的博客
06-27 359
空间绘图功能对于在某些精算科学行业（如健康或汽车保险）中运行分析的人员很有帮助。例如，让我们逐个州直观地调查机动车碰撞次数。首先，我找到了一个2012 年致命崩溃的 Excel 文件来自死亡分析报告系统 (FARS) 百科全书。下载地址https://try.dominodatalab.com/u/joshpoduska/ggmap/view/data/vehicle-accidents.csv?_ga=2.141050866.1905276311.1656293124-1843221964.1656293
搭建Hadoop集群(容器)及基于MapReduce的圆周率并行计算基本思想
12-30
### 搭建 Hadoop 集群使用容器技术 为了简化部署过程并提高环境一致性，可以采用 Docker 和 Docker Compose 来构建 Hadoop 集群。通过这种方式，可以在任何支持 Docker 的环境中快速复制相同的开发和测试环境。 #### 准备工作 安装 Docker 及 Docker Compose 后，在本地创建一个新的项目文件夹用于存放必要的配置文件和服务定义： ```bash mkdir hadoop-cluster && cd $_ touch docker-compose.yml ``` #### 编写 `docker-compose.yml` 文件 此文件描述了构成 Hadoop 集群的服务及其网络连接方式。下面是一个简单的例子来启动单节点伪分布模式下的 Hadoop 环境[^2]： ```yaml version: '3' services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1 container_name: namenode ports: - "9870:9870" - "8088:8088" volumes: - hadoop_namenode:/hadoop/dfs/name environment: - CLUSTER_NAME=test volumes: hadoop_namenode: ``` 上述 YAML 片段仅展示了 NameNode 设置；实际应用中还需要添加 DataNodes、ResourceManager 等其他组件以形成完整的多节点集群结构。 完成编写后，可以通过命令行工具轻松地初始化整个集群： ```bash docker-compose up -d ``` 这会下载所需的镜像并将服务按照指定的方式组合起来运行。 --- ### 基于 MapReduce 实现圆周率并行计算的基本思想 MapReduce 是一种编程模型，特别适合处理大规模数据集上的批处理作业。对于估算 π (pi) 这样的数值积分问题来说，其核心在于能够将整体任务分解成多个子任务，并发执行后再汇总结果得到最终答案。 具体到求解 Pi 的场景下，算法利用随机抽样方法——蒙特卡罗法来进行近似估计。给定平面上的一个单位正方形内接有一个四分之一圆形区域，则落在该区域内点的数量占总投掷次数的比例即为所求面积比值的一部分，进而推导出 Pi 的估值[^4]。 当把这样的逻辑放到分布式框架上时，每台机器负责生成一定数量的样本点并对这些点是否位于圆内部做出判断统计。之后由 Reduce 步骤收集所有 Mapper 输出的结果加以平均化得出全局性的结论。 例如，在 Hadoop 中可以直接调用预置好的 JAR 包中的相应类来发起一次针对 Pi 计算的任务： ```bash hadoop jar /path/to/examples.jar pi <slices> <samples> ``` 这里 `<slices>` 表示划分多少份独立区间去并发运算，而 `<samples>` 则指定了每个 slice 应产生的样本数目[^3]。
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