读取 100,000 个 .dat.gz 文件的最快方法答案

【问题标题】：Fastest way to read in 100,000 .dat.gz files读取 100,000 个 .dat.gz 文件的最快方法
【发布时间】：2016-06-16 06:30:35
【问题描述】：

我有几十万个非常小的.dat.gz 文件，我想以最有效的方式将它们读入 R。我读入文件，然后立即聚合并丢弃数据，所以当我接近过程结束时，我并不担心管理内存。我只是真的想加快瓶颈，这恰好是解压缩和读取数据。

每个数据集由 366 行和 17 列组成。这是我到目前为止所做的一个可重复的示例：

构建可重现的数据：

require(data.table)

# Make dir
system("mkdir practice")

# Function to create data
create_write_data <- function(file.nm) {
  dt <- data.table(Day=0:365)
  dt[, (paste0("V", 1:17)) := lapply(1:17, function(x) rnorm(n=366))]
  write.table(dt, paste0("./practice/",file.nm), row.names=FALSE, sep="\t", quote=FALSE)
  system(paste0("gzip ./practice/", file.nm))    
}

这里是应用代码：

# Apply function to create 10 fake zipped data.frames (550 kb on disk)
tmp <- lapply(paste0("dt", 1:10,".dat"), function(x) create_write_data(x))

这是迄今为止我读取数据最有效的代码：

# Function to read in files as fast as possible
read_Fast <- function(path.gz) {
  system(paste0("gzip -d ", path.gz)) # Unzip file
  path.dat <- gsub(".gz", "", path.gz)
  dat_run <- fread(path.dat)
}

# Apply above function
dat.files <- list.files(path="./practice", full.names = TRUE)
system.time(dat.list <- rbindlist(lapply(dat.files, read_Fast), fill=TRUE))
dat.list

我已经将它装在一个函数中并并行应用它，但对于我需要它的用途来说，它仍然太慢了。

我已经尝试过美妙的h2o 包中的h2o.importFolder，但与使用普通的R 和data.table 相比，它实际上要慢得多。也许有一种方法可以加快文件的解压缩速度，但我不确定。从我运行它的几次中，我注意到文件的解压缩通常需要大约 2/3 的函数时间。

【问题讨论】：

通过使用“readr”包中的read_tsv，我的速度得到了提高（与您迄今为止最高效的代码相比）。 rbindlist(lapply(dat.files, read_tsv))

标签： r performance data.table h2o

【解决方案1】：

我有点惊讶这确实有效。希望它适用于您的情况。我很想知道速度与直接从 R 从磁盘读取压缩数据相比如何（尽管会因非矢量化而受到惩罚）。

tblNames = fread('cat *dat.gz | gunzip | head -n 1')[, colnames(.SD)]
tbl = fread('cat *dat.gz | gunzip | grep -v "^Day"')
setnames(tbl, tblNames)
tbl

【讨论】：

也很惊讶。这真太了不起了。知道它在速度方面与其他方法相比有多好？
我刚刚编辑了答案。也想知道，因为 OP 有一个很好的测试环境......
很好的答案！使用这种方法，我能够更快地读取和汇总我的数据。使用 8 个内核，我能够在 1.5 分钟内读取和处理 696,000 个文件，而之前需要 12 分钟。接下来我需要将其扩展到数百万个文件，所以这是一个巨大的帮助！请问grep -v "^Day"部分代码是干什么的？
@Mike 它正在删除每个文件中的第 1 行（标题）。这有点麻烦，但我还没有找到更清洁的方法，如果你有一个数字第一列，一般来说可能没问题。 '^' 是一个锚。所以它的意思是“删除该行前三个字符为 Day 的所有行”

【解决方案2】：

R 可以使用gzfile 函数本地读取压缩文件。看看这是否有效。

rbindlist(lapply(dat.files, function(f) {
    read.delim(gzfile(f))
}))

【讨论】：

顺便说一句，您可以将其简化为rbindlist(lapply(dat.files, read.delim))。 +1。这似乎也比read_tsv 快。
这确实有很大帮助。我现在可以在 12 分钟而不是 18 分钟内读取 232,000 个文件。我还需要这个速度更快一些，但这是一个很好的开始

【解决方案3】：

瓶颈可能是由于使用了对外部应用程序的 system() 调用造成的。

您应该尝试使用构建函数来提取存档。这个答案解释了如何：Decompress gz file using R

【讨论】：