R 并行处理

感觉snowfall包要比parallel包好用

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    sfInit(parallel = TRUE, cpus = ncore) #初始化
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    sfLibrary(MASS)     # 载入依赖R包MASS
    sfLibrary(dplyr)  # 载入依赖R包
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    sfExport("data.layer", "sel.crs",'end.layer','allt','thiswidth','na.dir','csv.path')  # 载入依赖的对象
    sfExport("export_csv", "get.allvalue")   # 载入依赖的函数
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    # 并行计算
    result <- sfLapply(rest.t, fun = function(t){

})

sfStop() # 结束并行

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并行运算的核数设置，一般的，你考虑你每个线程运算时，可能产生的最大内存值（比如15Gb），用总的内存值（如128GB）除以单个线程可能的最大内存值（15GB），得到你设置的最佳核心数（8个）。