एक बर्फ क्लस्टर

Question

मैं कुछ कोड है कि एक पैकेज पर निर्भर करता है (snow::parLapply का प्रयोग करके) parallelize कोशिश कर रहा हूँ करने के लिए एक पूरे पैकेज पासिंग (यानी, एक पैकेज snow के अलावा)। parLapply द्वारा बुलाए गए फ़ंक्शन में संदर्भित ऑब्जेक्ट को clusterExport का उपयोग करके क्लस्टर में स्पष्ट रूप से पास किया जाना चाहिए। clusterExport में प्रत्येक फ़ंक्शन को स्पष्ट रूप से नामित करने के बजाय क्लस्टर में एक संपूर्ण पैकेज को पास करने का कोई तरीका है (उपयोगकर्ता फ़ंक्शन द्वारा कॉल किए गए पैकेज के आंतरिक कार्यों सहित!)?

Answer 1

सभी नोड्स पर पैकेज को स्थापित करें, और उपलब्ध आदेशों एक के माध्यम से सभी नोड्स पर अपने कोड कॉल library(thePackageYouUse) है,

clusterApply(cl, library(thePackageYouUse)) 

मुझे लगता है कि parallel पैकेज है जो उदाहरण है हाल ही में आर रिलीज के साथ आता है जैसे अंडा कुछ - - help(clusterApply) से यहां उदाहरण के लिए देखें जहां boot पैकेज हर जगह भरी हुई है:

## A bootstrapping example, which can be done in many ways: 
clusterEvalQ(cl, { 
    ## set up each worker. Could also use clusterExport() 
    library(boot) 
    cd4.rg <- function(data, mle) MASS::mvrnorm(nrow(data), mle$m, mle$v) 
    cd4.mle <- list(m = colMeans(cd4), v = var(cd4)) 
    NULL 
})