Concurrency Clojure-映射和还原之间的差异//将一个转换为另一个

我正在尝试将并发应用于我的程序，我想使用pmap，但我不确定如何将其应用到我当前的代码中。该功能对于单核来说是正确的，但理想情况下，我希望以某种方式用pmap替换reduce，并实现相同的结果。

首先，您试图构建的功能称为频率：

事实上，它是单线程的。所以让我们试着让它平行

使用reduce的最初方法是正确的方向，尽管它也不是并行的，但可以使用它来使用clojure的标准库并发功能，即

首先，让我们稍微重写一下reducer函数，做同样的事情，但以更惯用的方式，它是可选的，但有利于可读性：

关联%1%2 inc%1%2 0=>更新%1%2 fnil inc 0

然后，我们可以使用fold接近平行reduce：

其思想是，如果集合足够长，它会将集合按块分割，然后将块的结果与以下合并：

还要注意，集合应该是“可折叠的”。默认情况下，持久性向量和映射是可折叠的，re-seq result不是，所以您应该首先将其转换为vector:vec re-seq..x s，否则您将无法获得任何并行化，只能返回到普通的reduce

显然，您可以使用pmap来实现这一点，使用相同的策略：拆分->映射->合并：

user> (pfreq [1 2 1 3 1 4 1 5 2])
;;=> {1 4, 2 2, 3 1, 4 1, 5 1}

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但这并不像还原器管道那样灵活和强大。

您可能希望在问题中包含Example.txt的内容。map将函数应用于某个序列的每个元素。另一方面，reduce应用一个reduce函数，在某个序列的所有或某些元素上获取init/previous结果和序列中的下一项。您可以通过reduce实现某种映射，但不能反过来实现。我认为对于你的问题，你应该看一眼fnil是可爱的。

user> (frequencies [1 2 1 3 1 4 4])
;;=> {1 3, 2 1, 3 1, 4 2}

(require '[clojure.core.reducers :as r])

(defn pfreq [data]
  (r/fold
   (partial merge-with +)
   (fn [acc k] (update acc k (fnil inc 0)))
   data))

user> (pfreq [1 2 1 3 1 4 1 5 2])
;;=> {1 4, 2 2, 3 1, 4 1, 5 1}

(defn pfreq2 [chunk-size data]
  (->> data
       (partition-all chunk-size)
       (pmap frequencies)
       (apply merge-with +)))