在不同的会话中使用相同的对象答案

【问题标题】：Using the same object in different session在不同的会话中使用相同的对象
【发布时间】：2018-04-09 10:57:01
【问题描述】：

有没有办法在 R 中的多个会话之间共享一个 const 对象？

在我目前的情况下，我愿意运行 PAM 算法，为此它需要一个相异矩阵。在讨论中创建矩阵的过程——我的项目——需要我所有的随机存取存储器。但是，生成后它只需要 2Gb 的 RAM。我的电脑有 raw 8Gb 内存。

由于高维，算法收敛速度较慢，因此，我想并行运行多个函数。但是，我的计算机不处理另一个矩阵生成，但是由于该对象已经存在于另一个 session 中，我正在考虑是否有使用它的方法。

我希望它很清楚。如果不是，请留下评论，我将修改我的文字。提前谢谢你。

观察：

我有 Windows 和 Ubuntu 操作系统
我不确定 session 是否是正确的词

【问题讨论】：

最终相关：stackoverflow.com/questions/35352807/…
AFAIK 这是不可能的，因为每个 R 会话都有自己的内存空间，您无法在外部访问它。
我可能没抓住重点，但如果您需要并行运行多个函数，为什么不在单个会话中并行运行它们而不是在多个会话中运行它们？
并行“workers”（R 进程）仅在那些worker 是派生进程时与主R 进程共享对象。例如 mclapply() 使用的分叉进程仅在 Unix 和 macOS 上可用。在 Windows 上，您只能使用在自己的进程中运行的工作人员（他们自己的“R 会话”）。因此，您需要使用parallel::mclapply()、future::plan(multicore) 或类似名称。（仅供参考，可能会消耗您的内存的分叉进程存在其他问题，例如垃圾收集，但仍应比单独的 R 会话更好）。

标签： r parallel-processing

【解决方案1】：

在 Ubuntu 上你可以使用这样的东西：

# generate 500 objects, divided into 4 clusters.
x <- rbind(cbind(rnorm(100,0,0.5), rnorm(100,0,0.5)),
           cbind(rnorm(150,5,0.5), rnorm(150,5,0.5)),
           cbind(rnorm(100,0,0.5), rnorm(100,5,0.5)),
           cbind(rnorm(150,5,0.5), rnorm(150,0,0.5)))
# generate dstance matrix
y <- dist(x)
# run four clusterings in parallel using forked processes
parallel::mclapply(1:4, function(k) cluster::pam(y, k)$medoids)

【讨论】：