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用R语言修改一个工具包做并行计算上的优化应该怎么入手

发布时间:2019-06-27 07:10 来源:未知 编辑:admin

  分享内存(shared memory),使并行运算时,每个R session可以避免重复读取。包裹有bigmemory等,这样不同的R sessions可以共享内存里的数据。不用再并行运算时,每个R sessions在去读入一遍。

  用MPI,避免mclapply等太高等级的关于平行运算的方程。如果用MPI,你的R sessions只会传输你规定它们可以传输的objects。据我所知,mclapply是把所有environment复制到另一个R session里,有一些根本不必要的objects也要被推送,这样毫无意义。

  集成运算,比如Map-Reduce或者Storm,把个体服务器的压力变为对运算过程的压力,这个坑太大了。。。

  分布储存,比如mongodb,把对内存的压力变为对数据结构的压力,这个坑也太大了。。。

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