如何在R中的并行方法内使用无效记录器进行记录？

Question

我在记录中使用R中的无效记录器。 我有一个使用R中的降雪实现的并行算法。并行进程的每个核心都在记录器中记录一个中间输出。但是这个输出没有显示在记录器中？

我们可以在使用降雪的并行作业中使用徒劳登录器进行登录吗？

添加它是如何完成的：

我的具体情况有点不同。我使用我创建的共享对象从R调用C函数。该函数是一种迭代算法，我需要每隔几次迭代记录日志。我有兴趣从C函数登录到无用的记录器。为什么徒劳的记录器？因为这是网络应用程序的一部分，所以将用户会话的所有输出以一致的格式输出是有意义的。

这是我根据接受的答案所遵循的一般方法。现在

# init script 
# iter logger namespace global variable 
assign("MCMC_LOGGER_NAMESPACE", "iter.logger", envir = .GlobalEnv) 

loginit <- function(logfile) { 
    require('futile.logger') 
    flog.layout(layout.simple, name = ITER_LOGGER_NAMESPACE) 
    flog.threshold(TRACE, name = ITER_LOGGER_NAMESPACE) 
    flog.appender(appender.file(logfile), name = ITER_LOGGER_NAMESPACE) 
    NULL 
} 

parallel_funct_call_in_R <- function(required args) {  
require('snowfall') 
sfSetMaxCPUs() 
sfInit(parallel = TRUE, cpus = NUM_CPU) 
sfLibrary(required libs) 
sfExport(required vars including logger namespace variable ITER_LOGGER_NAMESPACE) 
iterLoggers = sprintf(file.path(myloggingdir, 'iterativeLogger_%02d.log', fsep = .Platform$file.sep), seq_len(NUM_CPU)) 
sfClusterApply(iterLoggers, loginit) 
sfSource(required files) 
estimates <- sfLapply(list_to_apply_over, func_callling_C_from_R, required args) 
sfStop() 
return(estimates) 
} 

iterTrackNumFromC <- function(numvec){ 
# convert numvec to json and log using flog.info 
# the logger namespace has already been registered in the individual cores 
flog.info("%s", toJSON(numvec), name = ITER_LOGGER_NAMESPACE) 
} 

func_callling_C_from_R <- function(args){ 
load shared obh using dyn.load 
estimates = .C("C_func", args, list(iterTrackNumFromC)) # can use .Call also I guess 
return(estimates) 
} 

C函数

void C_func(other args, char **R_loggerfunc){ // R_loggerfunc is passed iterTrackNumFromC  
// do stuff 
// call function that logs numeric values to futile.logger 
logNumericVecInR(); 
} 

void logNumericVecInR (char *Rfunc_logger, double *NumVec, int len_NumVec){   
    long nargs = 1;   
    void *arguments[1]; 
    arguments[0] = (double*)NumVec;  
    char *modes[1]; 
    modes[0] = "double";   
    long lengths[1]; 
    lengths[0] = len_NumVec;   
    char *results[1]; 
    // void call_R(char *func, long nargs, void **arguments, char **modes, long *lengths, char **names, long nres, char **results)  
    call_R(Rfunc_logger, nargs, arguments, modes, lengths, (char**)0, (long)1, results); 
} 

希望这有助于。如果R和C共享一个通用记录器有一个更简单的方法，请告诉我。

Answer 1

使用降雪程序中的futile.logger包的简单方法是使用sfInitslaveOutfile=''选项，以便不重定向工作人员输出。

library(snowfall) 
sfInit(parallel=TRUE, cpus=3, slaveOutfile='') 
sfLibrary(futile.logger) 
work <- function(i) { 
    flog.info('Got task %d', i) 
    i 
} 
sfLapply(1:10, work) 
sfStop() 

这是降雪接口雪makeClusteroutfile=''选项。它可能无法在GUI界面（如Rgui）上正常工作，具体取决于它们如何处理过程输出，但它可以在Windows上使用Rterm.exe工作。

我认为最好为每个工人指定不同的日志文件。这里有一个例子：

library(snowfall) 
nworkers <- 3 
sfInit(parallel=TRUE, cpus=nworkers) 

loginit <- function(logfile) { 
    library(futile.logger) 
    flog.appender(appender.file(logfile)) 
    NULL 
} 
sfClusterApply(sprintf('out_%02d.log', seq_len(nworkers)), loginit) 

work <- function(i) { 
    flog.info('Got task %d', i) 
    i 
} 
sfLapply(1:10, work) 
sfStop() 

这样就避免了所有的额外产出雪来的，并把每个员工的日志信息到一个单独的文件，它可以减少混乱。