R：使用 mclapply 加载多个 RData 不起作用

Question

我想在一个命令中加载多个 RData，正如 Johua 使用

所解释的

> lapply(c(a_data, b_data, c_data, d_data), load, .GlobalEnv)
[[1]]
[1] "nRTC_Data"

[[2]]
[1] "RTA_Data"

[[3]]
[1] "RTC_Data"

[[4]]
[1] "RTA_Data"

> rm(a_data, b_data, c_data, d_data); ls()
 [1] "nRTC_Data"       "RTA_Data"           "RTAC_data"     "RTC_Data"

但是，由于我的 RData 很大，而且我发现 lappy() 和多个 load() 之间没有时间改进，我决定使用如下多核方法：

library(parallel)
mclapply(c(a_data, b_data, c_data, d_data),load,.GlobalEnv, mc.cores = parallel::detectCores())

虽然这显着缩短了加载时间，但 returns 列表

   [[1]]
    [1] "nRTC_Data"
    
    [[2]]
    [1] "RTA_Data"
    
    [[3]]
    [1] "RTC_Data"
    
    [[4]]
    [1] "RTA_Data"

在我的工作区中，没有找到任何东西

> rm(a_data, b_data, c_data, d_data); ls()
character(0)

我也试过用environment()替换.GlobalEnv，但还是不行。

有人知道吗？

仅供参考，您可以尝试使用以下命令：

> a = "aa";save(a, file = "aa.RData")
> b = "bb";save(b, file = "bb.RData")
> c = "cc";save(c, file = "cc.RData")
> d = "dd";save(d, file = "dd.RData")

> # lapply approach
> rm(list = ls())
> a = "aa.RData"; b = "bb.RData"; c = "cc.RData"; d = "dd.RData"
> lapply(c(a, b, c, d), load, .GlobalEnv); rm(a, b, c, d) 

> # mclapply approach
> rm(list = ls())
> a = "aa.RData"; b = "bb.RData"; c = "cc.RData"; d = "dd.RData"
> mclapply(c(a, b, c, d), load, .GlobalEnv, mc.cores = parallel::detectCores()); rm(a, b, c, d)

Answer 1

我认为这是因为在使用 mclapply 时，底层分叉会创建单独的进程。在下面的代码中，我使用 mclapply 和 myload 函数来加载 Rdata 文件和 returns 加载的对象。 lapply 版本的不同之处在于，您在 mclapply

返回的列表中有数据

myload <- function(x){
  x <- load(x)
  get(x)
}

a = "aa.RData"; b = "bb.RData"; c = "cc.RData"; d = "dd.RData"

res <- mclapply(c(a, b, c, d), myload, mc.cores = parallel::detectCores());

R：使用 mclapply 加载多个 RData 不起作用

R: loading multiple RData with mclapply doesn't work

load

r

rdata

mclapply