การใช้การเชื่อมต่อ ODBC ในโค้ดแบบขนาน

พยายามที่จะใช้การเชื่อมต่อ ODBC หลายข้ามเธรดตัวทำงาน parallelized อาจล้มเหลวดังตัวอย่างต่อไปนี้:

loaddata <- function(cn){
result <- sqlQuery(cn,'select * from boston')

return(head(result))

}

library(RODBC)

cn1 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')

cn2 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')

cn3 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')

cn4 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')

rxSetComputeContext('localpar')

system.time ({

z <- rxExec(loaddata, rxElemArg(list(cn1,cn2,cn3,cn4)), 
packagesToLoad='RODBC')

})

Error in do.call(.rxDoParFUN, as.list(args)) :

task 1 failed - "first argument is not an open RODBC channel"

ปัญหาคือ กระบวนการของผู้ปฏิบัติงานได้รับการเชื่อมต่อ ODBC เป็นปิดแล้ว

ปัญหานี้คือการเชื่อมต่อกระบวนการเฉพาะ ดังนั้นเว้นแต่ว่าผู้ปฏิบัติงานที่ใช้ร่วมกันของกระบวนการหลัก (เช่นในการปฏิบัติงานที่สร้างขึ้นผ่านทาง forking ลง), เชื่อมต่อจากแม่ไม่สามารถใช้ร่วมกัน โดยผู้ปฏิบัติงานที่ เมื่อต้องการกระจายการประมวลผล ODBC เกี่ยวกับผู้ปฏิบัติงานที่ไม่ใช่ forked สร้างผู้ปฏิบัติงานแต่ละการเชื่อมต่อเป็นส่วนหนึ่งของงานแบบกระจาย

ตัวอย่าง:

loaddata <- function(){library(RODBC)
cn <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
result <- sqlQuery(cn,'select * from boston')
return(head(result))
}

z <- system.time({z <- rxExec(loaddata,
packagesToLoad='RODBC')})

การใช้การเชื่อมต่อ ODBC ในโค้ดแบบขนาน

ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมหรือไม่

ต้องการตัวเลือกเพิ่มเติมหรือไม่

ข้อมูลนี้เป็นประโยชน์หรือไม่

ขอบคุณสำหรับคำติชมของคุณ!