複数のジョブをバックグラウンドで同時に実行する（並列）r

Question

相当な時間がかかるプログラムを実行したい。私は並列に実行できる関数を書いてみたい（私はWindowsでグラフィカルインターフェイスのユーザーです）。この関数は、タスクをn個のサブタスクに分割し、最終コンセンサスタスクを実行します。私は並列に（同じプログラムウィンドウ内で同じ時間に）n個のタスクを実行し、その後出力を結合したいと思います。以下、単に例：私はUNIXで知っ

ptm <- proc.time() 
j1 <- cov(mtcars[1:10,], use="complete.obs") # job 1 
j2 <- cov(mtcars[11:20,], use="complete.obs") # job 2 
j3 <- cov(mtcars[21:32,], use="complete.obs") # job 3 
proc.time() - ptm 

out <- list (j1 = j1, j2 = j2, j3 = j3) 

は「&」は、通常のジョブがバックグラウンドで実行することができます。同様の方法がありますか？

Answer 1

複数の機能を並行して起動するには、mclapplyまたはclusterApplyを使用できます。 実際にはバックグラウンドにはありません。 Rは、すべてが完了するまで待っています（バックグラウンドでプロセスを起動した後は、wait、Unixシェルでは ）。パラレルパッケージで

library(parallel) 
tasks <- list(
    job1 = function() cov(mtcars[1:10,], use="complete.obs"), 
    job2 = function() cov(mtcars[11:20,], use="complete.obs"), 
    job3 = function() cov(mtcars[21:32,], use="complete.obs"), 
    # To check that the computations are indeed running in parallel. 
    job4 = function() for (i in 1:5) { cat("4"); Sys.sleep(1) }, 
    job5 = function() for (i in 1:5) { cat("5"); Sys.sleep(1) }, 
    job6 = function() for (i in 1:5) { cat("6"); Sys.sleep(1) } 
) 

# Using fork() 
out <- mclapply( 
    tasks, 
    function(f) f(), 
    mc.cores = length(tasks) 
) 

# Equivalently: create a cluster and destroy it. 
# (This may work on Windows as well.) 
cl <- makeCluster(length(tasks)) 
out <- clusterApply( 
    cl, 
    tasks, 
    function(f) f() 
) 
stopCluster(cl) 

Answer 2

snowで作成された並列バックエンドと一緒にplyrパッケージ機能を使用した経験があります。 a blog postでこれを行う方法を説明します。 R 2.14の後、並列処理は、parallelパッケージを介したRコア配布の一部です。私はparallelによって生成されたバックエンドでplyrを動作させようとしませんでしたが、これはうまくいくはずです。