Usar parSapply()

Antes jugamos al siguiente juego:

Inicializa: total = 0.
Lanza un único dado y súmalo a total.
Si total es par, restablece total a cero.
Si total es mayor que 10, el juego termina.

Se puede simular el juego con la función play():

play <- function() {
  total <- no_of_rolls <- 0
  while(total < 10) {
    total <- total + sample(1:6, 1)

    # If even. Reset to 0
    if(total %% 2 == 0) total <- 0 
    no_of_rolls <- no_of_rolls + 1
  }
  no_of_rolls
}

Para simular el juego 100 veces, podemos usar un bucle for o sapply():

res <- sapply(1:100, function(i) play())

¡Esto es perfecto para ejecutarlo en paralelo!

Para poner funciones a disposición en un clúster, usa la función clusterExport(). Esta recibe un clúster y una cadena con el nombre de la función.

clusterExport(cl, "some_function")

Este ejercicio forma parte del curso

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Instrucciones del ejercicio

La función play() ya está definida en tu espacio de trabajo.

Crea un clúster con makeCluster(); establece el número de núcleos en 2. Guarda el resultado como cl.
Exporta la función play() al clúster.
Reescribe el sapply() anterior como parSapply().
Detén el clúster usando stopCluster().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library("parallel")
# Create a cluster via makeCluster (2 cores)
cl <- ___

# Export the play() function to the cluster
___

# Re-write sapply as parSapply
res <- sapply(1:100, function(i) play())

# Stop the cluster
___

Editar y ejecutar código