全局赋值、并行和 foreach

我刚刚完成对多组数据的长时间运行分析（24 小时以上）。因为我很懒，不想处理多个R会话并将结果汇​​总在一起，我使用并行运行它们foreach.

分析返回一个充满结果（和中间对象）的环境，因此我尝试将结果分配给全局环境，却发现这不起作用。下面是一些代码来说明：

library(doMC)
library(foreach)
registerDoMC(3)

bigAnalysis <- function(matr) {
  results <- new.env()
  results$num1 <- 1
  results$m <- matrix(1:9, 3, 3)
  results$l <- list(1, list(3,4))

  return(results)
}

a <- new.env()
b <- new.env()
c <- new.env()

foreach(i = 1:3) %dopar% {
  if (i == 1) {
    a <<- bigAnalysis(data1)
    plot(a$m[,1], a$m[,2]) # assignment has worked here
  } else if (i == 2) {
    b <<- bigAnalysis(data2)
  } else {
    c <<- bigAnalysis(data3)
  }
}

# Nothing stored :(
ls(envir=a)
# character(0)

我在其中使用了全局分配foreach在（在函数内）填充我事先用数据设置的矩阵（我无法很好地做到这一点）.combine），所以我认为这会起作用。

EDIT:看来这只适用于函数体内：

f <- function() {
  foreach(i = 1:3) %dopar% {
    if (i == 1) {
      a <<- bigAnalysis(data1)
    } else if (i == 2) {
      b <<- bigAnalysis(data2)
    } else {
      c <<- bigAnalysis(data3)
    }
  }
  d <- new.env()
  d$a <- a
  d$b <- b
  d$c <- c
  return(d)
}

为什么这在函数中有效，但在顶级环境中却不起作用？

您尝试分配给全局变量foreach循环失败，因为它们发生在由mclapply。这些变量不会发送回主进程，因此它们会丢失。

你可以尝试这样的事情：

r <- foreach(i = 1:3) %dopar% {
  if (i == 1) {
    bigAnalysis(data1)
  } else if (i == 2) {
    bigAnalysis(data2)
  } else {
    bigAnalysis(data3)
  }
}

a <- r[[1]]
b <- r[[2]]
c <- r[[3]]
ls(a)

这使用默认的组合函数，该函数返回列表中的三个环境对象。

执行foreach函数中的循环不会使其工作。但是，如果您不打电话，作业就会起作用registerDoMC这样你实际上是按顺序运行的。在这种情况下，您实际上是在对主进程的全局环境进行分配。