2024 Clojure状态调查中分享您的想法!

欢迎!请参阅关于页面以了解有关该功能的一些更多信息。

0
序列
编辑

我原本以为下面的代码会并行化到所有可用的CPU上(在这个例子中是12个),但是它只在一个CPU上运行。我做错了什么?

(ns csv2summap.core
  (:require [clojure.data.csv :as csv]
            [clojure.java.io :as io]
            [clojure.core.reducers :as r])))

(with-open [writer (io/writer "numbers.csv")]
  (csv/write-csv
   writer
   (take 10000000
         (repeatedly #(vector (char (+ 65 (rand-int 26))) (rand-int 1000))))))

(defn sum-vals
([] {})
([m [k v]]
 (update m k (fnil + 0) (Integer/parseInt v))))

(defn merge-sums
([] {})
([& m] (apply merge-with + m)))

(time
(with-open [reader (io/reader "numbers.csv")]
  (doall
   (r/fold
    (/ 10000000 12)
    merge-sums
    sum-vals
    (csv/read-csv reader)))))
(def n-cpu (.availableProcessors (Runtime/getRuntime)))
=>12
(ns csv2summap.core
  (:require [clojure.data.csv :as csv]
            [clojure.java.io :as io]
            [clojure.core.reducers :as r])))

-

(defproject csv2summap "0.1.0-SNAPSHOT"
  :description "FIXME: write description"
  :url "http://example.com/FIXME"
  :license {:name "EPL-2.0 OR GPL-2.0-or-later WITH Classpath-exception-2.0"
            :url "https://www.eclipse.org/legal/epl-2.0/"}
  :dependencies [[org.clojure/clojure "1.10.1"]
                 [org.clojure/data.csv "1.0.0"]]
  :repl-options {:init-ns csv2summap.core})

2 答案

+1

选中
 
最佳答案

多亏了Clojurians聊天室的Sean Corfield和Adrian Smith,我现在明白了r/fold需要可折叠的序列才能并行运行。

具体来说,你需要实现 CollFold的东西。默认情况下,向量和一些其他类型(range、iterate、hashmap)已经实现了它,但是默认的回退是使用串行reduce。所以,简单的想法是使用向量,稍微复杂一点的想法是定义自己的 foldable 或者实现 CollFold(使用reducer api或reify)。
0

这是一个非常好的问题!这类数据的函数操作非常关键。

因此,我们开发了一些相关的库。

这个gist显示了我们是如何简化csv数据的工作的,同时也比较了您对数据集/数据类型感知的并行化版本(不出所料,速度要快得多)的简单解决方案与您所做的求和/合并操作。

https://gist.github.com/harold/7335b78606f8e962f2b385f1ed79d15c

希望这能帮到您,并展示了处理这类问题的不同方法。

PS。从您的问题中我了解到有关 fnil 的信息,很酷!

感谢您的富有信息量的回答。创建数据集似乎花费了大部分时间(大约82秒从100M行),而处理本身非常快——100M行大约10秒。

编辑
当然,欢迎!是的,100M确实很多行!解析200M数字肯定需要一些时间。你的问题是关于并行合并/求和,所以我的代码将这部分工作分开。如果你想优化数据集的保存和加载,`nippy` 通常比CSV快得多。请查看 `tech.io/put-nippy!` 和 `tech.io/get-nippy`。
谢谢。尝试使用(ds/write-csv! (ds/->dataset source-data)或(io/put-nippy! "./data.nippy" (ds/->dataset source-data))在我的机器上吹掉了堆栈。我使用原始代码生成了csv(并手动添加了标题)。
明白了。这很合理,并且是 `clojure.data.csv` 流处理能力的酷例子。这台机器有32GB内存,因此我能够修改我的代码以写出100M行的csv和nippy数据集。磁盘上的csv大小约为658MB,nippy约为537MB。CSV数据集加载约需47秒,而nippy数据集加载约需2.8秒。(
...