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| 书名 | R高性能编程(用整套解决方案与高超技巧突破性能瓶颈) |
| 分类 | |
| 作者 | 利姆//William Tjhi |
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 下载 |  |
| 简介 | 编辑推荐 随着商业界和科学界各个领域对信息的使用越来越多，R提供了一种简单、强大的方法以分析和处理超大规模数据。R是快速进行数据探索、统计分析和统计建模最常用的工具之一，能够从大规模的数据中得到有用的洞见和发现。 通过利姆、William Tjhi编著的《R高性能编程：用整套解决方案与高超技巧突破性能瓶颈》这部实践指南，你将学到很多解决R编程性能问题的方法。你将学习如何对R程序进行性能分析和基准测试，识别瓶颈，评估和识别CPU的性能限制，识别内存或磁盘I／O的局限性，以及使用诸如计算向量化这样的技巧来优化R程序的计算速度。你还会学到更高级的技术，比如编译代码、利用GPU的计算能力、优化内存消耗，以及通过基于磁盘的内存和块技术处理超过内存容量的数据集。 这本书可以帮助那些想要提升R程序性能的程序员和开发者，使R程序在处理大型数据集的时候运行更快；也适合那些试图解决某个讨厌的性能问题的程序员和开发者。 内容推荐 R语言是专门为统计学和数据分析开发的解释型语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方面。近年来，受大数据的影响，R语言备受业界追捧。与此同时，工业界和学术界都越来越要求R具备高效分析和处理大规模数据的能力。但是，由于R本身的设计问题，它能够有效处理的数据规模和计算复杂度有限。 为此，利姆、William Tjhi编著的《R高性能编程：用整套解决方案与高超技巧突破性能瓶颈》这本书提供了较为完整的参考方案和技术指南。本书首先解释了CPU、内存和磁盘I／O等影响R性能的三个因素，剖析了R在处理大规模数据时出现性能瓶颈的原因。在理解了R的设计原理及其性能限制的基础之上，本书给出了提升R性能的方法和技术。例如：尽量使用向量化运算避免不必要的计算开销，预分配内存避免不必要的动态内存分配，使用编译代码减少CPU时间，删除不必要的中间数据释放内存占用，通过运行时计算代替永久存储减少内存使用，使用内存映射文件处理大型数据集，使用并行计算技术优化代码，以及接入数据库处理工具，等等。最后，本书提供了如何在R中使用Hadoop的方法，以处理和分析大数据。 目录 前言 1 理解R的性能：为什么R程序有时候很慢？ 计算性能的三个限制因素：CPU、RAM和磁盘I/O R是运行时解释的 R是单线程的 R需要将全部数据加载到内存 算法设计影响时间和空间复杂度 小结 2 性能分析：衡量代码的性能 衡量总运行时间 使用system.time（）衡量运行时间 使用rbenchmark重复衡量运行时间 使用microbenchmark衡量运行时间的分布 分析运行时间 使用Rprof（）分析函数的性能 性能分析的结果 分析内存使用情况 使用OS工具监控内存使用情况、CPU使用情况和磁盘I/O 瓶颈的发现及解决 小结 3 加快R运行的简单方法 向量化 使用内置函数 预分配内存 使用更简单的数据结构 使用哈希表进行大型数据上的频繁查找 去CRAN寻找更快的包 小结 4 使用编译代码加快运行速度 在运行之前编译R代码 编译函数 即时编译（JIT）R代码 在R中使用编译语言 前提条件 以内联形式包含编译代码 调用外部编译代码 使用编译代码的注意事项 小结 5 使用GPU让R运行得更快 GPU上的通用计算 R和GPU 安装gputools 使用gputools实现快速统计建模 小结 6 减少内存使用的简单方法 重用对象而不多占用内存 删除不再需要的中间数据 运行时计算值而不是永久性存储值 交换活跃数据和非活跃数据 小结 7 使用有限的内存处理大型数据集 使用节约内存的数据结构 更小的数据类型 稀疏矩阵 对称矩阵 比特向量 使用内存映射文件并以块的形式处理数据 bigmemory包 ff包 小结 8 使用并行计算加倍提升性能 数据并行性 v.s.任务并行性 实现数据并行的算法 实现任务并行的算法 集群节点运行同一个任务时 集群节点运行多个不同任务时 计算机集群并行执行多个任务 共享内存并行性 v.s.分布式内存并行性 优化并行的性能 小结 9 将数据处理交给数据库系统 将数据抽取到R v.s.在数据库中处理数据 在关系型数据库中使用SQL进行数据预处理 将R表达式转化为SQL 使用dplyr 使用PivotalR 在数据库中运行统计和机器学习算法 使用列式数据库提升性能 使用数据库阵列最大化科学计算的性能 小结 10 R和大数据 理解Hadoop 在Amazon Web Services上配置Hadoop 使用Hadoop批量处理大型数据集 将数据上传到HDFS 使用RHadoop分析HDFS数据 R中的其他Hadoop包 小结 |
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