我使用doSNOW-包来并行化长度不同的任务。当一个线程完成时,我想要
它在单线程中工作(请参阅makeClust( spec = 1 ))
#Register Snow and doSNOW
require(doSNOW)
#CHANGE spec to 4 or more, to see what my problem is
registerDoSNOW(cl <- makeCluster(spec=1,type="SOCK",outfile=""))
numbersProcessed <- c() # init processed vector
x <- foreach(i = 1:10,.export=numbersProcessed) %dopar% {
#Do working stuff
cat(format(Sys.time(), "%X"),": ","Starting",i,"(Numbers processed so far:",numbersProcessed, ")\n")
Sys.sleep(time=i)
#Appends this number to general vector
numbersProcessed <- append(numbersProcessed,i)
cat(format(Sys.time(), "%X"),": ","Ending",i,"\n")
cat("--------------------\n")
}
#End it all
stopCluster(cl)
现在更改&#34; makeCluster&#34;中的规格到4.输出是这样的:
[..]
Type: EXEC
18:12:21 : Starting 9 (Numbers processed so far: 1 5 )
18:12:23 : Ending 6
--------------------
Type: EXEC
18:12:23 : Starting 10 (Numbers processed so far: 2 6 )
18:12:25 : Ending 7
在18:12:21线程9知道,线程1和5已被处理。 2秒后线程6结束。下一个线程必须知道至少约1,5和6,对吗?但是线程10只知道6和2。
我意识到,这必须对makeCluster中指定的核心做一些事情。 9知道大约1,5和9(1 + 4 + 4),10知道大约2,6和10(2 + 4 + 4)。
是否有更好的方式来通过&#34;处理&#34;更进一步的线程?
奖励点:有没有办法打印&#34;并行处理中的主节点,没有这些&#34;类型:EXEC&#34;来自雪包的消息等? :)
谢谢! 马克
答案 0 :(得分:1)
我的坏。该死的。
我认为,%dopar%的foreach 负载均衡。 这不是,并且使我的问题过时,因为在并行处理时主机端无法执行任何操作。这就解释了为什么全局变量只在客户端进行操作而从未到达主机。