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    R：在doParallel /降雪使集羣掛起

    我有兩臺服務器在局域網上在CentOS 6.4最小的全新安裝和R 3.0.1。兩臺計算機都安裝了並行，降雪和降雪軟件包。 的服務器可以ssh到對方的罰款。 當我試圖使集羣在任一方向，我得到一個密碼的提示，但在輸入密碼後，它只是掛起那裏無限期地。 makePSOCKcluster("192.168.1.1",user="username") 如何解決此問題？ 編輯： 我還試圖調用makePSOC
    r parallel-processing cluster-computing snow snowfall 2013-07-29

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    R雪中的makeCluster函數無限期掛起

    我正在使用來自Linux機器的R程序包snow中的makeCluster函數在遠程Linux機器上啓動SOCK羣集。所有似乎都解決了兩臺機器成功通信（我能夠建立兩者之間的SSH連接）。但是： makeCluster("192.168.128.24",type="SOCK") 不會拋出任何結果，只是無限期地掛起。 我在做什麼錯？ 非常感謝
    r parallel-processing snow 2013-07-31

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    使用包雪的parRapply：參數缺少錯誤

    我想通過將文檔切分爲塊來查找其他doucuments之間的相似度大於給定值（0.1）的文檔。 library(tm) data("crude") sample.dtm <- DocumentTermMatrix( crude, control=list( weighting=function(x) weightTfIdf(x, normalize=FALSE
    r parallel-processing snow 2013-09-22

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    與Rmpi和降雪相同的結果

    我正在做一些與排隊系統模擬R的分析，我正在使用Rmpi和降雪並行運行我的程序。現在，我的程序需要大量的隨機數生成，所以這是特別奇怪的。當我多次使用相同的參數運行模擬時，每次都得到相同的結果。 舉例來說，這是輸出，當我跑的模擬：-1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 -1 -1 0 0 0 當我再次遇到它，我得到這個：-1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 -1 -1 0 0 0 0 我有100
    r cluster-computing mpi distributed-computing snow 2013-08-06

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    差分

    的makeCluster函數爲SNOW封裝具有不同的羣集類型的「SOCK」，「PVM」，「MPI」 ，和「NWS」，但我並不十分清楚它們之間的差異，更具體地說，這對我的程序來說是最好的。 目前我有一個不同長度的任務隊列進入一個負載均衡集羣clusterApplyLB，並使用64位32核Windows機器。 我在尋找四個羣集類型之間差異的簡要說明，這對我的使用和原因來說是最好的。
    r cluster-computing load-balancing multicore snow 2013-09-25

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    從R中的新線程捕獲輸出

    我正在運行多線程R腳本，但是我無法從集羣生成輸出。 outFun <- function() { cat(sample(0:9,1)); } require(snow) clust <- makeCluster(4) clusterExport(clust,"outFun") clustFun <- function(i){outFun()} clusterApplyLB(
    r multithreading parallel-processing output snow 2013-10-04

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    雪是如何向工作人員分發清單元素的？

    調用parLapply（）時將多少個列表元素髮送給每個工作進程？例如，假設我們有一個包含SOCK羣集中的6個元素和2個工作人員的列表。 parLapply（）會在一次發送調用中向每個工作人員發送兩個列表元素，還是每次發送一個元素？ 我想盡量減少我的集羣通信開銷（我有很多列表元素，可以由每個CPU相對較快地處理），從我在htop CPU計量器上看到的看起來像雪它發送一個列表元素的時間。是否可以設置在
    r parallel-processing snow 2013-05-10

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    Windows羣集上的並行R

    我有一個Windows HPC服務器在後端運行一些節點。我想使用後端的多個節點來運行Parallel R。我認爲Parallel R可能在Windows上使用SNOW，但不太確定。我的問題是，我是否需要在後端節點上安裝R？ 說我想用兩個節點，每個節點32個核心：現在 cl <- makeCluster(c(rep("COMP01",32),rep("COMP02",32)),type="SOCK"
    r parallel-processing cluster-computing snow 2013-07-09

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    如何提供給在雪地裏包的R並行計算

    節點的對象這是我覺得很難理解的東西： cl = makeCluster(rep("localhost", 8), "SOCK") # This will not work, error: dat not found in the nodes pmult = function(cl, a, x) { mult = function(s) s*x parLapply(cl,
    r parallel-processing snow 2013-05-31

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    工作人員未正確返回的結果 - snow - debug

    我使用R中的snow軟件包對SOCK羣集執行功能，其中多臺機器（3）在Linux OS上運行。我試圖運行代碼parLapply和clusterApply。 如果在工作人員級別發生任何錯誤，則工作節點的結果將無法正確返回給主服務器，因此很難進行調試。我目前使用futile.logger獨立記錄工作節點的每個心跳。看起來好像結果是正確計算的。但是，當我試圖在主節點上打印結果時（收到工作人員的輸出後），
    r debugging parallel-processing snow 2013-06-03
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