《R并行编程实战》是一本非常实用的书籍，特别适合对R并行编程、R语言和算法构建感兴趣的读者。本书全面介绍了各种并行技术，从简单应用的R语言的并行版本lapply()，到基于Hadoop和Apache Spark框架的高级AWS云上的应用，涵盖了大规模高效算法构建的方方面面。对于想要快速掌握R并行编程的读者来说，这本书可以提供丰富的实战经验和技巧。对此感兴趣的读者可以下载学习，从中获得所需的知识和技能。
读者评价
本书针对那些想要超越单线程和内存限制的R程序员，使其从中学习如何实现高效大规模算法，这是对大数据高性能处理的必要条件。
有一定的实用性，可以用来入门学习R并行
内容介绍
本书是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply()的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的高级AWS云。在本书的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行R代码获取佳性能。本书针对那些想要超越单线程和内存限制的R程序员，使其从中学习如何实现高效大规模算法，这是对大数据高性能处理的必要条件。
目录
- 译者序
- 前言
- 关于作者
- 第1章 简单的R并行性1
- 第2章 消息传递入门36
- 第3章 高级消息传递66
- 第4章 开发SPRINT—超级计算机的基于MPI的R包90
- 第5章 笔记本中的超级计算机133
- 第6章 并行程序设计的艺术162
启动并行运算本身就消耗时间，数据量不是特别大的时候，速度反而变慢，这是正常的
在几个核中并行运行，先要化解任务，各核算完后，要进行结果合并操作。。这会消耗一些资源，象楼主这样的100000次简单的“sum(x)"任务，不值得并行。。只要，forear (.....)%.dopar%{任务}中的”任务“足够大而复杂，其运行的时间远远大于并行日常操作时间，才会提高并行效率，达到，若n个物理核，效率提高达n倍,的理想结果。
提供三种运行模式，看上去提供了并行运算和分块处理机制，应该加快运行效率。但实际问题是三种的运行效率是依次下降的。 请教这里影响并行运算的主要因素是什么，该如何解决？ ps:第一种单核运行和多核运行个人觉得有可能还是由于资源分配耗用的时间，但是第三种模式至少在第二种的基础上减少了变量复制的时间，运行效率下降实在有些不能理解。
并行计算是一种通过执行多条指令来解决大型复杂计算问题的有效算法，可以显著提高计算机系统的计算速度和处理能力。R语言是目前非常流行的一种开源程序语言，在统计学和生物学等学科中得到了广泛应用。本书成功地借助于R语言实现了并行计算的多种有效算法，并且通过案例分析了如何运用R语言执行并行计算。同时详细介绍了并行计算中的R程序包的使用，如SPRINT包提供了一套从R中调用并行计算的MPI函数。全书案例简单易懂，程序翔实，叙述清晰。本书4位作者都是计算机专业的资深专家和学者，从事并行计算多年，发表了众多优秀成果。本书的引进有益于读者运用R语言进行并行计算的研究，读者可以结合实际应用来学习本书中讨论的算法和模型。