63、利用大数据进行高效机器学习

利用大数据进行高效机器学习

1. 集群管理与并行计算基础

在处理大数据时，集群的使用至关重要。当集群任务完成后，终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源，使用如下命令：

stopCluster(cl1)

对于大规模的大数据问题，还可以进行更复杂的 snow 配置，例如配置Beowulf集群（由多个消费级机器组成的网络）。在学术和行业研究中，若有专用计算集群， snow 可借助 Rmpi 包访问高性能消息传递接口（MPI）服务器，但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。

2. 使用 foreach 和 doParallel 实现并行计算

foreach 包为并行计算提供了简单的入门方式，尤其适用于在Windows操作系统上运行R的用户。其核心是 foreach 循环结构，它允许在不明确计数的情况下遍历一组项目。

例如，生成一亿个随机数原本需要约2.5秒：

system.time(l1 <- rnorm(100000000))

使用 foreach 包后，可将任务拆分为四个每组2500万个随机数的集合：

system.time(l4