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首先，虽然我非常精通 R 编程，但我对 *nix 环境 + 并行计算还是很陌生，所以我很感激你对我的态度。我熟悉 R 中的 'parallel'、'foreach' 和不同的 'do_' 包，但仅用于在本地计算机上使用多个内核。

我有一个本地 Linux 计算机集群（在 OpenSUSE 上运行）可供我使用，其中包含多个节点。这些节点都安装了 R。通常，如果我尝试仅在其中一个节点上工作，我将首先使用 PuTTY 连接到头节点（使用用户名 + pwd），然后连接到其中一个（内部？）节点。但是，我希望能够在本地 Windows 工作站上运行 R，并将作业发送到计算机集群。

是否可以将此节点集群设置为我的 Windows 机器的并行后端？如果是这样，最方便的方法是什么？

编辑：

也许我可以缩小问题的范围。在头节点上打开一个 R 进程并运行类似的东西很容易，

library( parallel )
nodes <- c("n01", "n02", "n03") ## the nodes
cl <- makePSOCKcluster( nodes )
setDefaultCluster( cl )

现在，我是否可以通过简单的方式将本地 R 会话与在头节点上运行的 R 会话连接起来？例如，理想情况下，我想在我的计算机上编写以下形式的代码（伪代码）：

clusterConnection <- connect("<cluster>")
f <- function() { clusterApply( cl, 1:10, sum( rnorm(1E7) ) ) }
results <- evaluate( f, clusterConnection )

其中“评估”执行一些魔术，将函数“f”发送到头节点，然后对其进行评估，并将结果返回本地计算机并将其存储在“结果”中。

是否有处理这种接口的 R 函数、包或其他方法？

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我找到了一个非常合适的解决方案。使用 Rserve 在头节点上设置 R 服务器，然后通过套接字连接连接到该节点。CRAN 上的 Rserve 库还提供了一系列实用函数，用于评估服务器上的某些函数并将结果接收回本地计算机。

于 2012-10-20T17:34:53.097 回答