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在data.table v1.12.0
的更新日志中,我注意到以下内容:
Subsetting, ordering and grouping now use more parallelism
data.table
已经用
openmp
编译,否则
setDTthread
打印一条消息,告诉用户不支持
openmp
。这是我的一项测试的可复制示例。
library(data.table)
n = 5e6
k = 1e4
DT = data.table(x = runif(n), y = runif(n), grp = sample(1:k, n, TRUE))
# Any function not too fast
f = function(x,y) as.list(eigen(cov(cbind(x,y)), only.values = TRUE)$value)
setDTthreads(1)
getDTthreads()
#> [1] 1
system.time(DT[ , f(x,y), by = grp])
#> utilisateur système écoulé
#> 3.365 0.008 3.374
setDTthreads(0)
getDTthreads(T)
#> omp_get_max_threads() = 4
#> omp_get_thread_limit() = 2147483647
#> DTthreads = 0
#> RestoreAfterFork = true
#> [1] 4
system.time(DT[ , f(x,y), by = grp])
#> utilisateur système écoulé
#> 3.324 0.029 3.238
最佳答案
是的,分组在v 1.12.0 中是并行的
您的基准测试有点像是鲱鱼。如果要隔离分组速度,则需要快速的f(x, y)
。使用您的示例的基数,但使用一个简单的函数,我们得到:
library(data.table)
packageVersion("data.table")
#> [1] '1.12.0'
n = 5e6
N <- n
k = 1e4
print(getDTthreads())
#> [1] 12
DT = data.table(x = rep_len(runif(n), N),
y = rep_len(runif(n), N),
grp = rep_len(sample(1:k, n, TRUE), N))
bench::system_time(DT[, .(a = 1L), by = "grp"])
#> process real
#> 250.000ms 72.029ms
setDTthreads(1)
bench::system_time(DT[, .(a = 1L), by = "grp"])
#> process real
#> 125.000ms 126.385ms
library(data.table)
packageVersion("data.table")
#> [1] '1.12.0'
n = 5e6
N <- 1e9
k = 1e4
print(getDTthreads())
#> [1] 12
DT = data.table(x = rep_len(runif(n), N),
y = rep_len(runif(n), N),
grp = rep_len(sample(1:k, n, TRUE), N))
bench::system_time(DT[, .(a = 1L), by = "grp"])
#> process real
#> 45.719s 14.485s
setDTthreads(1)
bench::system_time(DT[, .(a = 1L), by = "grp"])
#> process real
#> 24.859s 24.890s
sessioninfo::session_info()
#> - Session info ----------------------------------------------------------
#> setting value
#> version R version 3.5.2 (2018-12-20)
#> os Windows 10 x64
#> system x86_64, mingw32
#> ui RTerm
#> language (EN)
#> collate English_Australia.1252
#> ctype English_Australia.1252
#> tz Australia/Sydney
#> date 2019-02-01
#>
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