sapply 的并行版本答案

【问题标题】：Parallel version of sapplysapply 的并行版本
【发布时间】：2015-06-25 12:34:22
【问题描述】：

我们是否有 sapply 的并行版本，因为我们在并行包中有 mclapply，它是 lapply 的一个版本。

【问题讨论】：

lapply 和 sapply 几乎是相同的功能，只是 sapply 简化了结果，所以 sapply 可以做什么 lapply 也可以，你只需要做一些后处理，即do.call("cbind", df) 或 @ 987654323@
你看起来像是 stackoverflow.com/questions/14759905/… 的骗子（至少在你标记了 data.table 的情况下；肯定还有一个通用的 R 并行化问题）
@grrgrrbla 谢谢，我想我可以使用 mclapply。
@Frank 谢谢，无论如何我得到了解决方案。

【解决方案1】：

正如@RHertel 指出的那样，snow 包具有应用系列选项，但它不计入mcsapply 功能，因为它被要求。如果您看一下sapply 的实现，它只是对lapply 的调用以及更多的后期处理：

sapply
#> function (X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) 
#> {
#>     FUN <- match.fun(FUN)
#>     answer <- lapply(X = X, FUN = FUN, ...)
#>     if (USE.NAMES && is.character(X) && is.null(names(answer))) 
#>         names(answer) <- X
#>     if (!isFALSE(simplify) && length(answer)) 
#>         simplify2array(answer, higher = (simplify == "array"))
#>     else answer
#> }
#> <bytecode: 0x559a53feef18>
#> <environment: namespace:base>

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 11 月 22 日创建}

由于mclapply 函数等价于lapply，您实际上可以自己编写替换sapply 的某些部分，这里是一个示例：

# An mc-version of the sapply function.
mcsapply <- function (X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) {
  FUN <- match.fun(FUN)
  answer <- parallel::mclapply(X = X, FUN = FUN, ...)
  if (USE.NAMES && is.character(X) && is.null(names(answer))) 
    names(answer) <- X
  if (!isFALSE(simplify) && length(answer)) 
    simplify2array(answer, higher = (simplify == "array"))
  else answer
}

# Testing it out
library(parallel)

ans0 <- mcsapply(1:20, function(i) rnorm(1e4), mc.cores = 4)
ans1 <- sapply(1:20, function(i) rnorm(1e4))

# Same structure
str(ans0)
#>  num [1:10000, 1:20] 0.1792 0.1581 -0.1293 -0.0324 0.1836 ...
str(ans1)
#>  num [1:10000, 1:20] 1.304 1.355 -1.387 1.07 0.582 ...

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 11 月 22 日创建}

最后，您始终可以创建一个 Fork 集群并改用 parSapply。

【讨论】：

【解决方案2】：

snowpackage 提供了apply() 的并行版本和相关功能。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您的输出可能被强制转换为原子向量，您可以使用unlist(mclapply(....))。

【讨论】：

这不一定正确，因为您假设mclapply 的输出可以强制转换为原子向量，但情况并非总是如此。