ラスター ファイルからデータを抽出しています。次のように、1000 個のセルのランダム サンプルのみを抽出する必要があります。
pr <- brick(filename[i], varname=var[i], na.rm=T)
cells <- sampleRandom(pr[[1]], 1000, cells=T)
prvals <- pr[cells[,1]] #Equivalent of extract(pr, cells[,1])
次のように、より多くのコアを使用してプロセスを高速化したいと思います。
beginCluster(4)
pr <- brick(filename[i], varname=var[i], na.rm=T)
cells <- sampleRandom(pr[[1]], cnsample, cells=T)
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1]))
endCluster()
ただし、このclusterR()行は次のようなあらゆる種類のエラーをスローしています。
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1])) checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) のエラー: 4 つのノードでエラーが発生しました。最初のエラー: 引数の長さがゼロです
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1])) checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) のエラー: 2 つのノードでエラーが発生しました。最初のエラー: 引数の長さがゼロです
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1])) checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) のエラー: 3 つのノードでエラーが発生しました。最初のエラー: 引数の長さがゼロです
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1])) clusterR(pr, extract, args = list(cells[, 1])) のエラー: クラスター エラー さらに: 11 個の警告がありました ( warnings() を使用してそれらを表示します)
prvals <- clusterR(pr, extract, args=list(cells[,1])) checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) のエラー: 3 つのノードでエラーが発生しました。最初のエラー: 引数の長さが 0 です さらに: 警告メッセージ: 未使用の接続を閉じます 9 (/tmp/R_raster_tmp/afantini/raster_tmp_2014-11-28_131043_31528.gri)
どうしたの？
編集:rasterドキュメントの例を試してみましたが、別のマシンでは動作しますが、これでは動作しません。したがって、このマシンにはより深い問題があります。パッケージ snow が正しくインストールされています。R は最新バージョンです。