并行运行多个 R 函数

我有一个数据集，其中包含很少的数字列和超过 1 亿行的 data.table 对象。我想根据其他列对某些列进行分组操作。例如，对“d”列中每个类别的“a”列的唯一元素进行计数。

my_data[, a_count := uniqueN(col_a), col_d]

我有许多彼此独立的操作，并行运行它们会很棒。我发现以下代码片段将并行运行不同的函数。

fun1 = function(x){
  x[, a_count := uniqueN(col_a), col_d]
  return(x[, .(callId, a_count)])
}
fun2 = function(x){
  x[, b_count := uniqueN(col_b), col_d]
  return(x[, .(callId, b_count)])
}
fun3 = function(x){
  x[, c_count := uniqueN(col_c), col_d]
  return(x[, .(callId, c_count)])
}

tasks = list(job1 = function(x) fun1(x),
             job2 = function(x) fun2(x),
             job3 = function(x) fun3(x))

cl = makeCluster(3)
clusterExport(cl, c('fun1', 'fun2', 'fun3', 'my_data', 'data.table', 'uniqueN'))

out = clusterApply( 
  cl,
  tasks,
  function(f) f(my_data)
)
stopCluster(cl)

我该如何改进这个解决方案？例如，如果只将必要的列传递给每个函数而不是整个数据框，那就太好了。