如何将 R 中的 job::job() 输出作为变量而不是环境来访问？

Question

我正在处理大量激光雷达数据（>4TB 价值），并且我正在使用

lascatalog 

包在

LidR

上运行高度归一化函数。我已使用

job::job()

将其作为后台作业运行。

我的代码如下（请注意，这不是一个

lidR

问题）：

las_dir <- "path/to/.las/files/"

las_cat <- readLAScatalog(las_dir, filter = "-drop_overlap -drop_class 6 7 9 13 14 15 16 17 18 0 -keep_random_fraction 0.1")

# Creating height normalise function using k-nearest neighbour inverse distance weighting

norm_height_knnidw <- function(chunk) {
  las <- readLAS(chunk)
  if (lidR::is.empty(las)) return(NULL)
  
  las <- normalize_height(las, algorithm = knnidw())
}

# Defining las catalog parameters for height normalisation

opt_chunk_size(las_cat) <- 250
opt_chunk_buffer(las_cat) <- 5
opt_output_files(las_cat) <- paste0(tempdir(), "{XLEFT}_normed", overwrite = TRUE)
opt_stop_early(las_cat) <- FALSE
opt <- list(automerge = TRUE)

job::job(las_normed = {
  options(mc.cores = 16) #on a high powered computer with 24 cores
# Running height normalisation function on las catalog
catalog_apply(las_cat, norm_height_knnidw, .options = opt)
})

运行良好（总共花费了 5 天 9 小时），但输出的是一个环境，当我尝试工作流程中的下一步时，不会与其交互：

> class(las_normed)
[1] "environment"

> str(las_normed)
<environment: 0x00000293a7b4c538>

# starting to define chunk options for next lascatalog process
> opt_output_files(las_normed) <- paste0(las_output, "{*}_dtm_pitfree", overwrite = TRUE)
Error in ctg@chunk_options : 
  no applicable method for `@` applied to an object of class "environment"

有没有办法可以将其转换为可用变量？还是我在

job

的初始设置中错过了一个步骤？我尝试阅读

job

文档这里，但我很难理解我哪里出了问题/如何与输出交互。我还完成了 Hadley Wickham 的《Advanced R》中的第 7 章：环境，但我仍然在努力理解如何使用环境输出（我完全承认对环境对象的有限理解可能是造成这种情况的原因，所以任何方向非常欢迎更多关于他们的建议）。

Answer 1

您没有在

job::job

调用中进行任何分配，因此没有变量保存到

las_normed

环境中（除了

.jobcode

（以及

.Random.seed

，如果

catalog_apply

使用随机数））。我猜你想要的是这样的：

job::job(las_normed = {
  options(mc.cores = 16) #on a high powered computer with 24 cores
# Running height normalisation function on las catalog
  res = catalog_apply(las_cat, norm_height_knnidw, .options = opt)
})

完成后，

las_normed

环境将包含对象

res

。

我会冒险陈述显而易见的事情，并建议您使用更便宜的操作进行实验

job::job

，直到您确信您知道它的行为方式然后使用它执行多天操作。