R中doMC和doParallel的区别
R中关于foreach函数的doParallel和doMC什么区别？ doParallel支持windows，类似unix，而doMC只支持unix。 换句话说，为什么doParallel不能直接取代doMC ？ 谢谢。
更新： doParallelbuild立在parallel基础上，这本质上是multicore和snow的合并，并自动为您的系统使用适当的工具。 因此，我们可以使用doParallel来支持多系统。 换句话说，我们可以用doParallel来代替doMC 。
ref： http : //michaeljkoontz.weebly.com/uploads/1/9/9/4/19940979/parallel.pdf
顺便说一句， registerDoParallel(ncores=3)和
cl <- makeCluster(3) registerDoParallel(cl)
看来registerDoParallel(ncores=3)可以自动停止集群，而第二个不会自动停止，需要stopCluster(cl) 。
ref： http : //cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf
doParallel软件包是doSNOW和doMC的合并doMC ，就像snow和multicore合并一样。 但尽pipedoParallel具有doParallel所有function， doMC革命分析公司的Rich Calaway告诉我，他们想要保持doMC ，因为在某些情况下它更高效，尽pipedoMC现在像doParallel一样使用parallel 。 我没有亲自运行任何基准来确定是否以及何时存在显着差异。
我倾向于在Linux或Mac OS X计算机上使用doMC ，在Windows计算机上使用doMPI ，在Linux群集上使用doParallel ，但doParallel在所有这些平台上都能正常工作。
至于不同的注册方法，如果你执行：
registerDoParallel(cores=3)
在Windows机器上，它将隐含地创build一个群集对象，以便稍后与clusterApplyLB使用，而在Linux和Mac OS X上，不会创build或使用任何群集对象。 内核的数量只是简单地记住，并在以后调用mclapply时用作mc.cores参数的值。
如果您执行：
cl <- makeCluster(3) registerDoParallel(cl)
那么无论平台如何，注册的集群对象都将与clusterApplyLB一起使用。 在这种情况下，您是正确的，因为您创build集群对象是closures集群对象的责任，而隐式集群对象是自动closures的。
