SparkR和Revolution R的利弊是什么？
有两种方法可以并行运行R，它们是SparkR和REVORIGRARSparkR和Revolution R的利弊是什么？,r,distributed-computing,R,Distributed Computing,有两种方法可以并行运行R，它们是SparkR和REVORIGRAR 从与R的兼容性、分发处理效果、可扩展性、应用场景、社区支持以及其他一些方面来看，这两者之间的真正区别是什么？正如我所知，最大的区别是Revolution R是一款商业软件，而SparkR是免费的。所以，你甚至不能在付费之前尝试革命R的大部分并行函数 等待其他有革命经验的人更新答案：） 顺便说一句，并行运行R的方法不止两种。其他方法，如snow，多核，并行，Rmpi。。。并卸载到GPU作为 查看以下两个链接： 非常感谢。你的回
从与R的兼容性、分发处理效果、可扩展性、应用场景、社区支持以及其他一些方面来看，这两者之间的真正区别是什么？正如我所知，最大的区别是Revolution R是一款商业软件，而SparkR是免费的。所以，你甚至不能在付费之前尝试革命R的大部分并行函数 等待其他有革命经验的人更新答案：） 顺便说一句，并行运行R的方法不止两种。其他方法，如
snow多核并行Rmpi查看以下两个链接：
非常感谢。你的回答对我很有帮助，尤其是你上面提到的其他方法。@Patric