我通过大量参数组合（20-40k）模拟合理大小的数据集（10-20mb）。每个数据集 x 参数集都被推送mclapply，结果是list每个项目包含输出数据（作为列表项 1）和用于生成该结果的参数作为列表项 2（其中该列表的每个元素都是一个参数）。
我刚刚浏览了一个 81K 列表（但必须以 30k 块运行它们），结果列表每个大约 700 mb。我已将它们存储为.rdata文件，但可能会将它们重新保存为.Rda. 但是每个文件都需要永远读入R. 这里是否有最佳实践，尤其是对于长期存储？
理想情况下，我会将所有内容都保留在一个列表中，但mclapply会抛出一个关于无法序列化向量的错误，并且这么大的工作将永远在集群上花费（分成 3 种方式，每个工作需要 3 小时）。但是有几个结果文件results1a.rdata，，，results2b.rdata也results3c.rdata似乎效率低下。