我有2个脚本，它们的功能完全相同。
但是一个脚本将生成3个RData文件，重82.7 KB，另一个脚本将创建3个RData文件，重120 KB。
第一个没有并行：
library("plyr")
ddply(.data = iris,
.variables = "Species",
##.parallel=TRUE,##Without parallel
.fun = function(SpeciesData){
#Create Simple Model -------------------------------------------------------------
Model <- lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",data = SpeciesData)
#Save The Model -------------------------------------------------------------
save(Model,
compress = FALSE,
file = gsub(x = "Species.RData",
pattern = "Species",
replacement = unique(SpeciesData$Species)))
})
第二个与并行：
library("plyr")
doSNOW::registerDoSNOW(cl<-snow::makeCluster(3))
ddply(.data = iris,
.variables = "Species",
.parallel=TRUE,##With parallel
.fun = function(SpeciesData){
#Create Simple Model -------------------------------------------------------------
Model <- lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",data = SpeciesData)
#Save The Model -------------------------------------------------------------
save(Model,
compress = FALSE,
file = gsub(x = "Species.RData",
pattern = "Species",
replacement = unique(SpeciesData$Species)))
})
snow::stopCluster(cl)
第二个脚本创建的文件的重量增加了42％。
如何在不自动增加文件大小的情况下并行保存文件？
我没有用ddply来并行化保存对象，所以我猜该文件会变得更大，因为当您保存模型对象时，它还包含有关保存它的环境的一些信息。
因此，使用上面的ddply代码，我的大小是：
sapply(dir(pattern="RData"),file.size)
setosa.RData versicolor.RData virginica.RData
36002 36002 36002
有两种选择，一种是使用purrr / furrr：
library(furrr)
library(purrr)
func = function(SpeciesData){
Model <- lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",data = SpeciesData)
save(Model,
compress = FALSE,
file = gsub(x = "Species.RData",
pattern = "Species",
replacement = unique(SpeciesData$Species)))
}
split(iris,iris$Species) %>% future_map(func)
sapply(dir(pattern="RData"),file.size)
setosa.RData versicolor.RData virginica.RData
25426 27156 27156
或使用saveRDS（和ddply？），因为您只有一个对象要保存：
ddply(.data = iris,
.variables = "Species",
.parallel=TRUE,##With parallel
.fun = function(SpeciesData){
Model <- lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",data = SpeciesData)
saveRDS(Model,
gsub(x = "Species.rds",
pattern = "Species",
replacement = unique(SpeciesData$Species)))
})
sapply(dir(pattern="rds"),file.size)
setosa.rds versicolor.rds virginica.rds
6389 6300 6277
您将执行readRDS而不是load来获取文件：
m1 = readRDS("setosa.rds")
m1
Call:
lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",
data = SpeciesData)
Coefficients:
(Intercept) Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
2.3519 0.6548 0.2376 0.2521
我们可以将其与rda对象进行比较：
m2 = get(load("setosa.RData"))
m2
Call:
lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",
data = SpeciesData)
Coefficients:
(Intercept) Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
2.3519 0.6548 0.2376 0.2521
由于环境因素，对象并不相同，但是根据预测或我们通常将其用于其他目的，它起作用：
identical(predict(m1,data.frame(iris[1:10,])),predict(m2,data.frame(iris[1:10,])))
正如其他人提到的那样，可能有一些关于环境的信息正在文件或类似文件中保存，除了文件太小之外，您可能不会注意到。
如果您仅对文件大小感兴趣，请尝试将模型保存到一个列表中，然后将其保存到一个文件中。 ddply只能处理该函数的结果数据。因此，我们必须使用dlply来告诉它将结果存储在列表中。这样做只保存到一个60k的文件中。
这是我在说的一个例子：
library("plyr")
doSNOW::registerDoSNOW(cl<-snow::makeCluster(3))
models<-dlply(.data = iris,
.variables = "Species",
.parallel=TRUE,##With parallel
.fun = function(SpeciesData){
#Create Simple Model -------------------------------------------------------------
lm(formula = Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data = SpeciesData)
})
snow::stopCluster(cl)
save(models, compress= FALSE, file= 'combined_models')