CRANパッケージとして複数のOSにパラレルまたはdoParallelを使用するカスタムパッケージ

Question

私はクロスプラットフォームになりたい、R用のパッケージをビルドしています。私はLinuxの下で開発しており、parallelパッケージからはmclapplyという関数が使用されます。このパッケージは、Windows（doParallelを使用）ではサポートされていません。私は実際にparallelパッケージを好んでいますが、シンプルさとスピードの点では、この2つの異なるバージョンのパッケージをCRAN用に用意する必要があるかどうかは分かりません。別のOS（維持する余分な作業のようです）それが許されるかどうかについて言及する。

思考？ '

mclapply(ldata, function(x), mc.cores=cores) 

のdoParallelの同等であることを' 今の私がいますについても

は、 parallelの

cl <- makeCluster(cores) 
parLapply(cl, ldata, function(x)) 

ことは正しいですか？

Answer 1

mclapplyとparLapplyの両方は、パッケージに含まれていますが、Windowsではは実際には並行して実行されません。 parLapplyは、サポートされているすべてのプラットフォームで並行して実行されますが、常に効率的であるとは限りません。mclapplydoParallelパッケージは、foreachパッケージとともに使用され、parallelパッケージのアダプタとして機能します。それはWindows上でどこでも使用parLapplyを

動作し、他の場所でmclapply

以来

• ちょうどparLapplyを使用します。

  のWindowsと非Windowsの両方で動作するパッケージを作成するには、合理的な様々なオプションを持っていますforeach

と

使用パッケージは、Windows以外のプラットフォームではmclapplyを使用しているので便利です。たとえば：

library(doParallel) 
registerDoParallel() 
foreach(i=1:10, .options.snow=list(preschedule=TRUE)) %dopar% { 
    Sys.sleep(2) 
} 

これは、LinuxおよびMac OS X上でmclapplyを使用していますが、自動的にWindows上の舞台裏PSOCKクラスタオブジェクトを作成します。 preschedule=TRUE（doParallel 1.0.3で追加）を使用すると、parLapplyのように、内部でclusterApplyを使用しているタスク〜の事前予約が発生します。

クラスタオブジェクトを明示的に作成して登録する場合は、プラットフォームに関係なく、mclapplyはではなく、となります。それは正常に動作しますが、効率的ではないかもしれません。 mclapplyを使用するには、数字の引数を使用するか、まったく引数を指定しないでregisterDoParallelを呼び出す必要があります。

プラットフォームに応じて、mclapplyまたはparLapplyのいずれかを使用する方法の例については、bootパッケージのソースコードを参照してください。