Parallel R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- R
- O'Reilly
- 统计
- Parallel
- 编程
- Programming
- 计算机科学
- 计算机
- R语言
- 并行计算
- 高性能计算
- 数据分析
- 统计计算
- 大数据
- 云计算
- R包
- 多核处理
- 科学计算
具体描述
It’s tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software product—unless you’re in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets. You’ll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, and some Hadoop-related tools, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don’t.
With these packages, you can overcome R’s single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R’s memory barrier.
Snow: works well in a traditional cluster environment
Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers
Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release
R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing
RHIPE: uses Hadoop’s power with R’s language and interactive shell
Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的语言风格，用一个词来形容就是“晦涩难懂”。作者似乎认为，越是使用复杂的长句和生僻的学术术语，就越能体现其内容的深度。结果就是，我需要反复阅读同一段落三四遍，才能勉强拼凑出作者想要表达的那个核心思想，而且常常会发现，那个核心思想其实可以用更简洁的语言清晰地表达出来。这种故作高深的叙事方式，极大地拖慢了学习的节奏。尤其在介绍关键算法时，没有提供任何直观的图示或流程图来辅助理解，全是密密麻麻的文字描述。对比市面上其他优秀的技术书籍，那些作者总能找到一种平衡点，既能保持内容的精确性，又能兼顾读者的理解友好度。而这本书，则完全是反其道而行之，似乎有意设置阅读障碍，让读者在理解内容之前，先要在语言的迷宫中迷失方向。这对于想要快速掌握并行编程思想的读者来说，简直是一种折磨。
评分这本书简直是场灾难，作者对基础概念的理解似乎还停留在上个世纪的教科书水平。我本来满怀期待地想看看在当前计算范式下，并行处理方面有什么新的洞察或者实用的算法优化技巧，结果翻开目录就感到一阵寒意。内容组织逻辑混乱，章节之间的跳跃性极大，仿佛是把不同年份、不同主题的讲义生硬地缝合在一起。特别是关于现代多核架构下的缓存一致性和内存模型的论述，简直是避重就轻，用一些非常模糊的术语来搪塞过去，根本没有深入到高性能计算领域真正需要解决的痛点。我尝试着去理解作者试图构建的理论框架，但发现那框架本身就摇摇欲坠，充满了自相矛盾的地方。读完前三分之一，我感觉自己不仅没有学到任何新东西，反而可能需要花双倍的时间去修正脑子里被灌输的那些过时甚至错误的认知。如果有人想用这本书作为学习并行编程的入门材料，我只能说，祝你好运，你可能需要一个更可靠的向导。对于有经验的开发者而言，这本书提供的价值几乎为零，更像是一份对经典理论的粗糙且不合格的复述。
评分最让我感到失望的是，这本书在涉及并行编程的“调试”和“验证”环节的处理上，简直是敷衍了事。并行程序出问题的概率远高于串行程序，因此，有效的调试工具、错误模式分析和可重现性测试方法，才是并行开发中最关键的技能之一。然而，这本书对这些实际操作层面的内容几乎只字未提。它假定你的代码是完美的，只要遵循了书中的理论框架，就能自动稳定运行。现实是，当一个死锁或者竞态条件出现时，这本书提供的理论知识根本无法帮助你定位问题。它没有讨论如何使用Valgrind的特定工具，也没有深入讲解如何通过日志分析或内存检查来捕捉那些难以复现的错误。对于一个声称是全面指南的技术书籍来说，忽略了软件工程中“调试”这一至关重要的环节，无异于给了读者一把没有瞄准具的枪。这使得这本书的实用价值大打折扣，它教会了你如何‘建造’，却完全没告诉你如何‘维修’。
评分老实说，这本书的排版和印刷质量让人捏了一把汗。拿到手的时候，纸张的手感就很廉价，油墨似乎都没有完全干透，翻动书页时总有一种粘滞感，阅读体验极差。更糟糕的是，书中大量的代码示例——那些本应是展示并行逻辑核心的部分——清晰度堪忧。很多关键的符号，比如尖括号、箭头、甚至是函数调用的括号，都显得模糊不清，极大地增加了理解代码正确性的难度。我不得不一次又一次地对照在线文档来确认那些印在纸上的“鬼画符”到底是什么意思。对于任何严肃的技术学习者来说，代码的可读性是生命线，这本书在这方面做得实在太不专业了。如果作者或出版社在制作过程中对待细节如此敷衍，我很难对他们内容的严谨性和准确性抱有任何信心。这感觉就像是作者写完初稿后，直接扔给了一个预算紧张的实习生进行排版印刷，完全没有经过质量把关。这哪里是面向专业人士的参考书，简直就是一本匆忙赶工的样品展示册。
评分我必须承认，这本书的作者似乎沉浸在一种非常狭隘和过时的学术泡泡里，完全脱离了当下工业界对并行计算的实际需求。全书充斥着大量理论上听起来很美，但在实际应用中却几乎找不到用武之地的抽象模型。比如，他们花了整整两章去讨论一种我从未在任何主流框架（无论是CUDA、OpenMP还是MPI）中见过的同步机制，而且对这种机制的性能开销和实际适用场景没有给出任何有价值的对比分析。这就像是教你如何用算盘做复杂的微分方程运算一样，技术上可行，但完全没有效率可言。我期待的是能解决实际问题的工具和思维，比如如何有效管理GPU资源的生命周期，如何利用最新的指令集扩展来加速特定的数据处理流程，或者如何应对大规模分布式系统的网络延迟问题。这本书给我的感觉是，它在五十年前可能很有价值，但放在今天，它更像是一份考古报告，而不是一本指导未来的技术手册。
评分不错的一本书。其实只要是并行计算的我都有兴趣，唯一的足是，这里R使用的并行计算架构稍微简单了些，——虽然很多库
评分过时的太快。
评分过时的太快。
评分只看了snow package
评分不错的书 的确不错
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有