并行处理报错：端口无法打开

Question

我运行在一个 linux 集群中同时以批处理模式运行不同的 R 脚本，以估计不同数据集中的模型（当我运行它在Mac)。这些脚本完全相同，只是它们使用的数据集不同。当我这样做时，我收到以下消息。

Error in socketConnection("localhost", port = port, server = TRUE, blocking = TRUE, : 
cannot open the connection
Calls: makePSOCKcluster -> newPSOCKnode -> socketConnection
In addition: Warning message:
In socketConnection("localhost", port = port, server = TRUE, blocking = TRUE, :
port 11426 cannot be opened

这是一个可重现的例子。创建两个文件，tmp1.R 和 tmp2.R，以及 tmp.sh，内容为：

文件 tmp1.R 和 tmp2.R 的内容：

library(dclone)
l <- list(1:100,1:100,1:100,1:100)
cl <- makePSOCKcluster(4)
parLapply(cl, X=l, fun=function(x) {Sys.sleep(2); sum(x); })
stopCluster(cl)

tmp.sh 文件的内容：

#!/bin/sh
R CMD BATCH tmp1.R &
R CMD BATCH tmp2.R &

将执行列表中的第一个文件。第二个将出现上面的错误。有谁知道如何解决它并且仍然运行所有脚本都自动一次自动执行而无需任何手动干预？

PS: 我已经阅读了所有其他类似的问题，none 有一个可重现的例子或上面问题的答案。

Answer 1

您无需启动多个集群即可运行多个数据集上的相同代码。只需将正确的数据发送到每个节点即可。

# make 4 distinct datasets
df1 <- mtcars[1:8,]
df2 <- mtcars[9:16,]
df3 <- mtcars[17:24,]
df4 <- mtcars[25:32,]

# make the cluster
cl <- makeCluster(4)

clusterApply(cl, list(df1, df2, df3, df4), function(df) {
    # do stuff with df
    # each node will use a different subset of data
    lm(mpg ~ disp + wt, df)
})

如果您希望数据在每个节点上持久化，以便您可以将其用于后续分析：

clusterApply(cl, list(df1, df2, df3, df4), function(df) {
    assign("df", df, globalenv())
    NULL
})

这会在每个节点上创建一个 df 数据框，该数据框对于该节点来说是唯一的。

并行处理报错：端口无法打开

Error in parallel processing: port cannot be open

r

parallel-processing

rparallel