parallel包的思路和lapply函数很相似，都是将输入数据分割、计算、整合结果。只不过并行计算是用到了不同的cpu来运算。下面的例子是解决欧拉问题的第14个问题。
# 并行计算euler14问题
# 自定义函数以返回原始数值和步数
func <- function(x){
n = 1
raw<- x
while(x > 1){
x <- ifelse(x%%2==0,x/2,3*x+1)
n = n + 1
}
return(c(raw,n))
}
library(parallel)
# 用system.time来返回计算所需时间
system.time({
x <- 1:1e6
cl <- makeCluster(4)# 初始化四核心集群
results <- parLapply(cl,x,func)# lapply的并行版本
res.df <- do.call('rbind',results)# 整合结果
stopCluster(cl)# 关闭集群
})
# 找到最大的步数对应的数字
res.df[which.max(res.df[,2]),1]
foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包。它能使R中的并行计算更为方便。与sapply函数类似，foreach函数中的第一个参数是输入参数，%do%后面的对象表示运算函数，而.combine则表示运算结果的整合方式。 下面的例子即是用foreach来完成前面的同一个任务。如果要启用并行，则需要加载doParallel包，并将%do%改为%dopar%。这样一行代码就能方便的完成并行计算了。
library(foreach)
# 非并行计算方式，类似于sapply函数的功能
x <- foreach(x=1:1000,.combine='rbind') %do% func(x)
# 启用parallel作为foreach并行计算的后端
library(doParallel)
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
# 并行计算方式
x <- foreach(x=1:1000,.combine='rbind') %dopar% func(x)
stopCluster(cl)
下面的例子是用foreach函数来进行随机森林的并行计算。我们一共要生成十万个树来组合成一个随机森林，每个核心负责生成两万五千个树。最后用combine进行组合。
# 随机森林的并行计算
library(randomForest)
cl <- makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)
rf<- foreach(ntree=rep(25000,4),
.combine=combine,
.packages='randomForest') %dopar%
randomForest(Species~.,data=iris, ntree=ntree)
stopCluster(cl)
并行不仅可以在建模时进行，也可以在数据整理阶段进行。之前我们提到过的plyr包也可以进行并行，前提是加载了foreach包，并且参数.parallel设置为TURE。当然不是所有的任务都能并行计算，而且并行计算前你需要改写你的代码。
参考资料：
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/parallel/doc/parallel.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf