我的环境是窗口（无法更改此窗口）。 希望在R（Rstudio）中使用并行处理来缩短计算运行时间（协同填充）
我以前的开发人员选择使用parLapply（套接字方法），然后进入了这个主题。
在帖子末尾注明。
套接字方法可能会产生额外的开销-它肯定可以更快，但是在这种情况下，增加的开销会使它变慢。
这意味着并行计算在某些情况下可能无法加快速度。 （对于套接字，每个节点都需要分别加载pacakges）
那么，有没有什么矩阵可以帮助人们首先确定是否使用parLapply？ 并排除R中的“平行”包装，是否有其他包装可以提高计算效率，从而缩短时间？
另一个愚蠢的问题是，对于R中的并行处理，它只会帮助缩短时间，而不能解决“ R中的大型数据集问题用完内存”，对吗？例如使用ARule包计算规则