R语言常用两种并行方法之snowfall详解

上一篇博客（R中两种常用并行方法之parallel）中已经介绍了R中常见的一种并行包：parallel，其有着简单便捷等优势，其实缺点也是非常明显，就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时，更看重的是其稳定性。

这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall，这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。

针对上篇中的简单例子

首先是一个最简单的并行的例子，这个例子不需要载入任何依赖库、函数、对象等。相对也比较简单：

									library(snowfall)  # 载入snowfall包

									# 并行初始化

									sfInit(parallel = TRUE, cpus = detectCores() - 1)

									# 进行lapply的并行操作

									sfLapply(1:3, function(x) c(x, x ^ 2, x ^ 3))

									# 结束并行，返还内存等资源

									sfStop()

语法基本也比较好理解，代码中的注释也有进行说明。sfLapply()的操作是与lapply()相对应的。类似地，还有sfSapply()，sfApply()等函数，其用法与apply组中的函数一致。

snowfall进阶

在实际操作时，我们进行的函数往往没有这么简单，往往还需要依赖一些其它的函数、变量、R包等，这时就不能用上述的方法简单的进行操作了。

下面给出一个具体实际的操作案例，来展示如何载入函数中依赖的对象等参数。

									n <- 100

									m <- 100

									fun1 <- function(...) {

									  ...

									}

									fun2 <- function(...) {

									  ...

									}

									sfInit(parallel = TRUE, cpus = 10) #初始化

									sfLibrary(MASS)     # 载入依赖R包MASS

									sfLibrary(ggplot2)  # 载入依赖R包ggplot2

									sfExport("n", "m")         # 载入依赖的对象

									sfExport("fun1", "fun2")   # 载入依赖的函数

									# 并行计算

									result <- sfLapply(1:10000, myfun) 

									# 注意：myfun是自己定义的函数，里面需要用到包MASS, ggplot2；变量m, n；函数fun1, fun2。

									sfStop() # 结束并行

其实很简单，对于并行函数依赖的库，就是sfLibrary()进行载入，所以来的对象以及函数则使用sfExport()进行载入。

当函数或者对象非常多时，不方便一个一个单独输入，这时我们可将所有的对象与函数存到allfun.R文件夹中，然后再采用sfSource('allfun.R')将所有的对象与函数进行导入，方便快捷。

下面我们再来看看如何查看并行进度：

使用sfCat查看并行进度

这部分参考：How to output a message in snowfall?

我们只需在函数中添加sfCat()函数，即可查看并行进度，其示例代码如下所示：

									sfInit(parallel = TRUE, cpus = 2, slaveOutfile = "test.txt")

									sfLibrary(snowfall)

									res <- sfLapply(1:100, function(x) {

									  sfCat(paste("Iteration ", x), sep = "\n")

									})

									sfStop()