如何在R中的并行任务中删除临时文件

Posted 2023-02-15

【中文标题】如何在R中的并行任务中删除临时文件

【英文标题】：How to delete temporary files in parallel task in R

【发布时间】：2021-03-14 17:43:39

【问题描述】：

是否可以从并行化的 R 任务中删除临时文件？

我依靠 R 中的 doParallel 和 foreach 的并行化来对大型光栅文件的小子集执行各种计算。这涉及多次裁剪大型栅格的子集。我的基本语法类似于：

grid <- raster::raster("grid.tif")
data <- raster::raster("data.tif")

cl <- parallel::makeCluster(32)
doParallel::registerDoParallel(cl)

m <- foreach(col=ncol(grid)) %:% foreach(row=nrow(grid)) %dopar% 
   
   # get extent of subset 
   cell <- raster::cellFromRowCol(grid, row, col)
   ext <- raster::extentFromCells(grid, cell)
   
   # crop main raster to subset extent
   subset <- raster::crop(data, ext)
   
   # ...
   # perform some processing steps on the raster subset
   # ...
   
   # save results to a separate file
   saveRDS(subset, paste0("output_folder/", row, "_", col)

该算法运行良好，并达到了我想要的效果。但是，raster::crop(data, ext) 每次调用时都会创建一个小的临时文件。这似乎是 raster 包的标准行为，但它成为一个问题，因为这些临时文件仅在整个代码执行后才被删除，同时占用太多磁盘空间（数百 GB）。

在任务的串行执行中，我可以简单地使用file.remove(subset@file@name) 删除临时文件。但是，当并行运行任务时，这不再起作用。相反，该命令被简单地忽略，并且临时文件保持在原处，直到整个任务完成。

关于为什么会出现这种情况以及如何解决这个问题的任何想法？

【问题讨论】：

不幸的是，raster 包在大型数据集上表现不佳。几年前，我遇到了与您类似的问题，raster 将 2 TB 的临时文件写入磁盘。玩弄rasterOptions 并没有带来任何显着的改进。当时的一个解决方案是使用raster 的Python 对应物，结果证明效率更高。但是，raster 包现在有一个继任者。它被称为terra，在更大的数据集上效果更好。你试过用那个吗？

@Chr 不，我没有，但我会看看！谢谢！

【参考方案1】：

这个removeTmpFiles有一个函数。

您应该能够使用f <- filename(subset)，避免从插槽读取（@）。我不明白你为什么不能删除它。但也许它需要摆弄一下路径？

只有在光栅包认为有必要时才会创建临时文件，具体取决于可用和需要的 RAM。见canProcessInMemory( , verbose=TRUE)。默认设置有些保守，您可以使用rasterOptions()（memfrac 和 maxmemory）进行更改

另一种方法是为裁剪提供文件名参数。然后你知道文件名是什么，你可以删除它。当然，您需要注意不要覆盖来自不同任务的数据，因此您可能需要使用一些与之关联的唯一 ID。

如果光栅由临时文件备份，saveRDS( ) 将不起作用（因为它将消失）。