这是一个有点普遍的问题，我为此道歉，但我无法生成重现行为的代码示例。我的问题是：我通过将数据集细分为数据框列表，然后使用mclapply在24核Linux服务器的16个核心上运行评分函数，对大数据集（大约1,100万行，274维）进行评分。列表中的每个数据帧都分配给生成的实例并进行评分，返回预测数据帧列表。当mclapply运行时，各种R实例在不间断睡眠中花费了大量时间，而不是花费在运行上。有没有其他人使用mclapply体验过这个？我是一个Linux新手，从操作系统的角度来看，这有什么意义吗？感谢。
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使用mclapply操作大型数据集时需要小心。对于计算机上的内存量和计算所使用的内存量，很容易创建太多的工作程序。由于R内存管理的复杂性，很难预测内存需求，因此最好使用“top”或“htop”等工具仔细监控内存使用情况。
您可以通过将工作分成更多但更小的任务来减少内存使用量，因为这可能会减少计算所需的内存。我不认为预先安排的选择对内存使用的影响很大，因为无论mc.cores的值是多少，mclapply都不会一次超过mc.prescheduling个工作人员。