library(parallel)cl<-makeCluster(8)system.time(parLapply(cl,1:1000000,function(x){sample(1:100,10)})) 实战举例:是使用ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq的bed坐标文件进行注释,就自定义了函数 run_ChIPseeker,然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量,然后就可以使用 parLapply 的模式,使用8个线程进行并行...
makeCluster(spec, type, ...)用于创建并行集合。参数spec可以理解为线程数,或并行计算“打开R控制台”的数量;参数type默认值为"PSOCK",是一种组织并行计算的底层结构,这个参数还可以选"FORK"。 clusterEvalQ(cl = NULL, expr)用于在各线程中运行一些表达式,通常是用于加载各种包。参数cl表示要调用的并行集合(即...
既然parallel的原理实际上就是多个Rsession,那么必然需要指定node的数量并为每个node给出需要的环境变量。 library(parallel)cl=makeCluster(4)# 并行的session数量,此处为4varlist=c("x","y")clusterExport(cl,varlist)# varlist即需要赋给每个独立node的变量,形式为字符串。expr={library(R2OpenBUGS)}clusterEval...
案例2、使用parallel包来加速 1library(parallel)2#打开四核,具体核数根据机器的核数决定3cl <- makeCluster(getOption("cl.cores", 4));4system.time({5res <- parLapply(cl, 1:5000000, fun)6});7user system elapsed86.54 0.34 19.959#关闭并行计算10stopCluster(cl); 看看单核机器跑出来的结果: user ...
首先引用parallel包,使用detectCores()函数检查当前电脑可用的核心数量,然后makeCluster(cl.cores)使用detectCores()返回值进行并行运算,即同时创建数个R进行运算。 运行makeCluster(cl.cores)后已经开始并行运算,Rstudio可能突然卡一下,安啦,正常情况。 接下来咱来测试一下并行计算到底能快多少 ...
要在R语言中使用parallel包实现并行计算,首先要安装并加载parallel包。可以使用以下代码来安装和加载parallel包: install.packages("parallel") library(parallel) 复制代码 接下来,可以使用以下函数来创建并行计算任务并执行并行计算: # 创建一个cluster对象,指定使用多少个CPU核心 cl <- makeCluster(2) # 在多个核心...
library(parallel)cl<-makeCluster(getOption("cl.cores",2))clusterApply(cl,c(9,5),get("+"),3)#加减乘除parSapply(cl,c(9,5),get("+"),3) 案例一:c1就是设置的核心数,此时是2核心,然后就可以利用clusterApply/parSapply等函数进行调用。
cl<- makeCluster(getOption("cl.cores", 2)) clusterApply(cl, c(9,5), get("+"), 3) #加减乘除 parSapply(cl, c(9,5), get("+"), 3) 案例一:c1就是设置的核心数,此时是2核心,然后就可以利用clusterApply/parSapply等函数进行调用。
makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算。 说明文档里这样描述makeCluster函数:Creates a set of copies of R running in parallel and communicatingover sockets. 即同时创建数个R进行并行运算。在该函数执行后就已经开始并行运算了,电脑可能会变卡一点。尤其在执行par开头的函数时。
cl <- makeCluster(getOption("cl.cores", 2)) clusterApply(cl, c(9,5), get("+"), 3) #加减乘除 parSapply(cl, c(9,5), get("+"), 3) 案例一:c1就是设置的核心数,此时是2核心,然后就可以利用clusterApply/parSapply等函数进行调用。