R语言并行运算

在处理大数据方面，相对于Python等语言，R语言是没有优势的（当然C是最快的）。

偶然间，学到了R语言的一个知识点：并行运算。虽然平时很少用到，但还是很有必要掌握的。

install.packages("doParallel")install.packages("foreach")
library(doParallel)library(foreach)
myfunc<-function(x){ ......}#函数的具体内容这里就不写了#以上是准备工作
num_core <- detectCores() #查看有几个核cl <- makeCluster(cl) #构建集群registerDoParallel(cl) #让硬件准备环境，分配资源
test <- foreach(x=1:10000, .combine = "rbind") %dopar% myfunc(x)#%dopar%是foreach包的语法格式，表示多线程运行
stopCluster(cl) #关闭集群
#"rbind"是根据自己的函数生成的数据类型，以及自己想要达到的目的#具体用法看foreach函数用法:如下#.combine  # function that is used to process the tasks results as they generated. This can be specified as either a function or a non-empty character string naming the function. Specifying 'c' is useful for concatenating the results into a vector, for example. The values 'cbind' and 'rbind' can combine vectors into a matrix. The values '+' and '*' can be used to process numeric data. By default, the results are returned in a list.

并行运算的速度是杠杠的。

当然，如果运算量没有那么大，不需要并行运算的话，也可以试试for、lapply、map等。以后再介绍吧。