原文地址:http://statr.me/2011/10/large-regression/

众所周知,R 是一个依赖于内存的软件,就是说一般情况下,数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集,这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集,例如网上抓取的金融类型时间序列数据或者一些日志数据,这样做就有很多因为内存不足导致的问题了。

这里是一个具体的例子。在 R 中输入如下代码,创建一个叫 x 的矩阵和叫 y 的向量。

set.seed(123);
n = 5000000;
p = 5;
x = matrix(rnorm(n * p), n, p);
x = cbind(1, x);
bet = c(2, rep(1, p));
y = c(x %*% bet) + rnorm(n);

如果用内置的 lm 函数对 x 和 y 进行回归分析,就有可能出现如下错误(当然,也有可能因为内存足够而运行成功):

> lm(y ~ 0 + x);
Error: cannot allocate vector of size 19.1 Mb
In addition: Warning messages:
1: In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  Reached total allocation of 1956Mb: see help(memory.size)
2: In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  Reached total allocation of 1956Mb: see help(memory.size)
3: In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  Reached total allocation of 1956Mb: see help(memory.size)
4: In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
  Reached total allocation of 1956Mb: see help(memory.size)

本文代码运行的电脑的配置是:

CPU: Intel Core i5-2410M @ 2.30 GHz

Memory: 2GB

OS: Windows 7 64-bit

R: 2.13.1 32-bit

在 R 中,每一个 numeric 数 占用 8 Bytes,所以可以估算到 x 和 y 只是占用 5000000 7 8 / 1024 ^ 2 Bytes = 267 MB,离运行的电脑的内存 2 GB 差很远。问题在于,运行 lm() 函数会生成很多额外的变量塞满内存。比如说拟合值和残差。

如果我们只是关心回归的系数,我们可以直接用矩阵运算来计算 $\hat{\beta}$

beta.hat = solve(t(x) %*% x, t(x) %*% y);

在本文运行的计算机中,这个命令成功执行,而且很快(0.6秒)(我使用了一个优化版本的 Rblas, 下载)。然而,如果样本变得更加大了,这个矩阵运算也会变得不可用。可以估算出,如果样本大小为 2GB / 7 / 8 Bytes = 38347922 ,x 和 y 自己就会占用了全部内存,更不要说其他计算过程中出现的临时变量了。

怎么破?

一个方法就是用数据库来避免占用大量内存,并且直接在数据库中执行 SQL 语句等。数据库使用硬盘来保存数据,并且执行 SQL 语句时只是占用少量内存,所以基本上不用过于担心内存占用。不过有得有失,要更加关注完成任务所占用的时间。

R 支持很多数据库,其中 SQLite 是最轻量级和简单的。有一个 RSQLite 包,允许用户在 R 中对 SQLite 进行操作。这些操作包括了对 SQLite 数据库进行读写,执行 SQL 语句和在 R 中获取执行结果。所以,如果我们能够把需要的算法“翻译”到 SQL 语句版本,数据集的大小只受限于硬盘的大小和我们能够接受的执行时间。

采用上面的那个例子,我这里说明我们会怎样用数据库和 SQL 语句来对数据集进行回归。首先我们要把数据塞到硬盘上面。

gc();
dat = as.data.frame(x);
rm(x);
gc();
dat$y = y;
rm(y);
gc();
colnames(dat) = c(paste("x", 0:p, sep = ""), "y");
gc();

# Will also load the DBI package
library(RSQLite);
# Using the SQLite database driver
m = dbDriver("SQLite");
# The name of the database file
dbfile = "regression.db";
# Create a connection to the database
con = dbConnect(m, dbname = dbfile);
# Write the data in R into database
if(dbExistsTable(con, "regdata")) dbRemoveTable(con, "regdata");
dbWriteTable(con, "regdata", dat, row.names = FALSE);
# Close the connection
dbDisconnect(con);
# Garbage collection
rm(dat);
gc();

上述代码有很多 rm()gc() ,函数,这些函数是用来移除没有用的临时变量和释放内存。当代码运行完毕的时候,你就会发现在你的工作空间中有一个 320M 左右的 regression.db 文件。然后就是最重要的一步了:把回归的算法转化为 SQL。

我们有

$$\hat{\beta}=(X’X)^{-1}X’y$$

而且,无论 $n$ 有多大,$X’X$$X’y$ 的大小总是 $(p+1)*(p+1)$ 。如果变量不是很多,R 处理矩阵逆和矩阵乘法还是很轻松的,所以我们的主要目标是用 SQL 来计算 $X’X$$X’y$

由于 $X=(x_0,x_1,…,x_p)$,所以 $X’X$ 可以表达为:

$$% \left(\begin{array}{cccc}\mathbf{x_{0}'x_{0}} & \mathbf{x_{0}'x_{1}} & \ldots & \mathbf{x_{0}'x_{p}}\\\mathbf{x_{1}'x_{0}} & \mathbf{x_{1}'x_{1}} & \ldots & \mathbf{x_{1}'x_{p}}\\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\\mathbf{x_{p}'x_{0}} & \mathbf{x_{p}'x_{1}} & \ldots & \mathbf{x_{p}'x_{p}}\end{array}\right) %$$

而每一个矩阵元素都可以用 SQL 来计算,比如说:

select sum(x0 * x0), sum(x0 * x1) from regdata;

我们可以用 R 来生成 SQL 语句,然后把语句发送到 SQLite :

m = dbDriver("SQLite");
dbfile = "regression.db";
con = dbConnect(m, dbname = dbfile);
# Get variable names
vars = dbListFields(con, "regdata");
xnames = vars[-length(vars)];
yname = vars[length(vars)];
# Generate SQL statements to compute X'X
mult = outer(xnames, xnames, paste, sep = "*");
lower.index = lower.tri(mult, TRUE);
mult.lower = mult[lower.index];
sql = paste("sum(", mult.lower, ")", sep = "", collapse = ",");
sql = sprintf("select %s from regdata", sql);
txx.lower = unlist(dbGetQuery(con, sql), use.names = FALSE);
txx = matrix(0, p + 1, p + 1);
txx[lower.index] = txx.lower;
txx = t(txx);
txx[lower.index] = txx.lower;
# Generate SQL statements to compute X'Y
sql = paste(xnames, yname, sep = "*");
sql = paste("sum(", sql, ")", sep = "", collapse = ",");
sql = sprintf("select %s from regdata", sql);
txy = unlist(dbGetQuery(con, sql), use.names = FALSE);
txy = matrix(txy, p + 1);
# Compute beta hat in R
beta.hat.DB = solve(txx, txy);
t6 = Sys.time();

我们可以检查这个结果:

> max(abs(beta.hat - beta.hat.DB));
[1] 3.028688e-13

可以看出差别是舍入误差导致的。

以上计算用了大约 17 秒,远远超出矩阵运算的时间。不过它也几乎没有占用额外的内存空间。实际上我们采用了“时间换空间”的策略。此外,你可能还发现,我们可以通过多个对数据库的连接同步地计算 sum(x0*x0), sum(x0*x1), ..., sum(x5*x5) ,所以如果你有一个多核的服务器(而且硬盘足够快),你还可以通过适当的安排大量地减少运行时间。

完整的源代码可以在这里下载

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