rparallel

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我想从Windows机器上的parLapply函数访问big.matrix（不支持文件）。但是，调用big.matrix时R会崩溃 - “R for Windows前端停止工作”。我需要先附加big.matrix吗？我该怎么做呢？任何帮助，高度赞赏。 require(parallel) require(bigmemory) data <- matrix(rnorm(10^8),ncol=1

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向量化并行＆列表

这里的disagregation的一些代码生成的data.frame秒的列表，然后将该原始列表转换成其中每个列表元素的新列表中的每个数据帧的行的列表。例如， - l1具有长度10，每个元素是具有1000行的data.frame。 - l2是长度为1000（nrow(l1[[k]])）的列表，并且每个元素是从l1 l1 <- vector("list", length= 10) set.seed

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R中'foreach'和'parallel'之间的区别？

正如标题所暗示，我感到困惑的是两个包之间的区别，因为他们都在并行计算应用于R.

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并行作业雪的工人/从属人员的最大数量

我正在Windows机器上运行一个带有雪后端的foreach循环。我有8个内核可以使用。 rscript通过嵌入在python脚本中的系统调用来执行，因此也会有一个活动的python实例。没有任何好处，没有＃workers =＃内核，而是#workers < #cores所以总是有系统进程或python实例的开头？它成功运行＃workers =＃cores，但是通过使用r工作器实例来饱和内核（

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为什么parLapplyLB没有实际平衡负载？

我正在测试parLapplyLB()函数以了解它如何平衡负载。但我没有看到任何平衡发生。例如， cl <- parallel::makeCluster(2) system.time( parallel::parLapplyLB(cl, 1:4, function(y) { if (y == 1) { Sys.sleep(3) } else {

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doParallel，群集vs内核

使用doParallel包时registerDoParallel中群集和内核之间有什么区别？我的理解是正确的，单台机器上，这些是可以互换的，我会得到相同的结果： cl <- makeCluster(4) registerDoParallel(cl) 和 registerDoParallel(cores = 4) 唯一的区别我看到makeCluster()，必须明确停止使用stopCl

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何时（如果有的话）我应该告诉R平行不使用所有核心？

我一直在使用这种代码： library(parallel) cl <- makeCluster(detectCores() - 1) clusterCall(cl, function(){library(imager)}) 然后我有一个包装函数看起来像这样： d <- matrix #Loading a batch of data into a matrix res <- parAppl

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平行data.table - 什么是正确的语法

跟进一些data.table并行(1)(2)(3)我试图弄明白。这个语法有什么问题？ library(data.table) set.seed(1234) dt <- data.table(id= factor(sample(1L:10000L, size= 1e6, replace= TRUE)), val= rnorm(n= 1e6), key="id") foo <-