在 R foreach() 下并行运行时无法识别动态库依赖项

Question

我正在使用 Rfast 包，它导入包 RcppZiggurat。我在 Linux 集群 (Red Hat 6.1) 上运行 R 3.6.3。这些软件包安装在我的本地目录中，但 R 是在系统范围内安装的。

Rfast 函数（例如 colsums()）在我直接调用它们时运行良好。但是当我像下面这样在 foreach() 循环中调用它们时（编辑：我添加了代码来注册集群，正如 Rui Barradas 所指出的那样，但它没有解决问题）。

library(Rfast)
library(doParallel)
library(foreach)

cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(cores)
registerDoParallel(cl)

A <- matrix(rnorm(1e6), 1000, 1000)
cm <- foreach(n = 1:4, .packages = 'Rfast') %dopar% colmeans(A)

stopCluster(cl)

然后我得到一个错误：

unable to load shared object '/home/users/sutd/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.6/RcppZiggurat/libs/RcppZiggurat.so':
  libgsl.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

不知何故，动态库直接调用能识别，在foreach()下调用不能识别。

我知道 libgsl.so 位于 /usr/lib64/，因此我在 R 脚本的开头添加了以下行

Sys.setenv(LD_LIBRARY_PATH=paste("/usr/lib64/", Sys.getenv("LD_LIBRARY_PATH"), sep = ":"))

但是没有用。

我也尝试过 dyn.load('/usr/lib64/libgsl.so') 但我收到以下错误：

Error in dyn.load("/usr/lib64/libgsl.so") : unable to load shared object '/usr/lib64/libgsl.so': 
/usr/lib64/libgsl.so: undefined symbol: cblas_ctrmv

如何使依赖项在 foreach() 并行循环中可用？

注意

在实际用例中，我使用遗传算法包 GA，并有 GA::ga() 处理 foreach() 循环，在循环中我使用了一个函数调用 Rfast 函数的自己的包。所以我希望有 一个解决方案，我不必修改 foreach() 调用 。

Answer 1

以下工作没有问题。与问题中的代码不同，它首先检测可用内核的数量，创建一个集群并将其提供给 foreach.

library(Rfast)
library(doParallel)
library(foreach)

cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(cores)
registerDoParallel(cl)

set.seed(2020)
A <- matrix(rnorm(1e6), 1000, 1000)
cm <- foreach(n = 1:4, 
              .combine = rbind, 
              .packages = "Rfast") %dopar% {
  colmeans(A)
}

stopCluster(cl)

str(cm)
#num [1:4, 1:1000] -0.02668 -0.02668 -0.02668 -0.02668 0.00172 ...
# - attr(*, "dimnames")=List of 2
#  ..$ : chr [1:4] "result.1" "result.2" "result.3" "result.4"
#  ..$ : NULL

Answer 2

foreach 包在当时非常棒。但是，现在，并行计算应该用 future 来完成，只是为了静态代码分析处理正确的输出给工人。因此，在 future 方法下，不需要使用 .packages= 注册包。此外，future 反映了通常的 R 代码，只是将输出变量的设置稍作更改为 listenv。例如，我们有：

library("future")
library("listenv")
library("Rfast")

plan(tweak(multiprocess , workers = 2L))
# For all cores, directly use:
# plan(multiprocess)

# Generate matrix once
A <- matrix(rnorm(1e6), 1000, 1000)
# Setup output
x <- listenv()

# Iterate 4 times
for(i in 1:4) {
  # On each core, compute the colmeans()
  x[[i]] %<-% {
    colmeans(A)
    # For better control over function applies, use a namespace call
    # e.g. Rfast::colmeans(A)
  }
}

# Switch from listenv to list
output <- as.list(x)

Answer 3

感谢@RuiBarradas 和@coatless 的回答，我意识到问题不在于 foreach()，因为 (1) 当我运行使用 [=15] 的代码时出现问题=] 也是，并且 (2) 当我没有注册集群时，即使调用错误，它也会与 foreach() 代码一起出现。当没有集群注册时，foreach() 将抛出警告并运行s 改为顺序模式。但那并没有发生。

因此，我意识到问题一定是在 foreach() 调用之前就已经发生了。在日志中，它出现在消息 Loading package RcppZiggurat 之后。加载此包时一定出了问题。

然后我检查了 RcppZiggurat 的依赖项，发现它依赖于另一个名为 RcppGSL 的包，它连接了 R 和 GSL 库。宾果游戏，这就是调用 RcppZiggurat 时需要 libgsl.so.0 的地方。

所以我做了一个名为test-gsl.R的R脚本，里面有下面两行。

library(RcppZiggurat)
print(‘OK’)

现在，我运行头节点上的以下内容

$ module load R/3.6.3
$ Rscript test-gsl.R

一切正常。打印了‘OK’。

但是如果我在计算节点上提交作业，这不起作用。一、PBS脚本，名为test.sh，如下

### Resources request
#PBS -l select=1:ncpus=1:mem=1GB

### Walltime
#PBS -l walltime=00:01:00

echo Working directory is $PBS_O_WORKDIR
cd $PBS_O_WORKDIR

### Run R
module load R/3.6.3
Rscript test-gsl.R

那我运行

qsub test.sh

然后错误弹出。这意味着我系统上的计算节点和头节点之间存在一些不同，与包无关。我联系了系统管理员，他向我解释说 GSL 库在默认路径的头节点上可用，但在计算节点上不可用。所以在我的 shell 脚本中，我需要在运行之前添加 module load gsl/2.1 我的 R 脚本。我测试了一下，一切正常。

这个解决方案看起来很简单，但我对 Linux 管理知之甚少，无法实现它。只有在四处询问并尝试（相当盲目地）很多事情之后，我才终于找到了这个解决方案。所以感谢那些提供帮助的人，并感谢在开始时无法准确描述问题。

在 R foreach() 下并行运行时无法识别动态库依赖项

Dynamic library dependencies not recognized when run in parallel under R foreach()

linux

r

environment-variables

parallel-foreach

在 R foreach() 下并行 运行 时无法识别动态库依赖项

Dynamic library dependencies not recognized when run in parallel under R foreach()

linux

r

environment-variables

parallel-foreach

在 R foreach() 下并行运行时无法识别动态库依赖项