apply家族的并行化并不完美！！！

在运行完R代码版本的GSEA后，我就在想不能把GSEA并行化运行，
最终发现，我并没有得到我想要的结果，百思不得其解，最终准备了一个小测试帮助我理解

i <- c(1:100)
i <- matrix(i,rep(1,length(i))) #识别的是矩阵，dim(X) must have a positive length
a <- vector(length = Ng, mode = "numeric")
#写一个函数,计算输入的值的开放，并且存入向量
mytest_fun <- function(i){
  a[i] <- sqrt(i)
}
require(parallel)
cl.cores <- detectCores() #detectCores()检查当前电脑可用核数
cl <- makeCluster(28) #makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算
#这是坑，parApply里面用到的函数以及变量都需要申明
clusterExport(cl,c("sqrt","i","a"))
parApply(cl,i,2,mytest_fun)    

最终有结果，但是没有存进a
使用<<- 符号设定全局变量

i <- c(1:100)
i <- matrix(i,rep(1,length(i)))
a <<- vector(length = Ng, mode = "numeric")
mytest_fun <- function(i){
  a[i] <<- sqrt(i)
}

clusterExport(cl,c("sqrt","i","a"))
parApply(cl,i,2,mytest_fun)    

依然没有存进a中
尝试其他两种方法，
for循环

a <<- vector(length =100, mode = "numeric")
mytest_fun <- function(i){
  a[i] <<- sqrt(i)
}
for (i in 1:100) mytest_fun(i)

能够写入a
尝试再使用一下apply函数

i <- c(1:100)
i <- matrix(i,rep(1,length(i)))
a <<- vector(length =100, mode = "numeric")
mytest_fun <- function(i){
  a[i] <<- sqrt(i)
}
apply(i,2,mytest_fun)    

也能够写入a

下面尝试函数如何返回多个对象，把不同的结果写入矩阵a和矩阵b
parApply肯定是不行的
for循环呢？毫无疑问是可以的！！只要设定全局变量即可！

i <- c(1:100)
a <<- vector(length = 100, mode = "numeric")
b <<- vector(length = 100, mode = "numeric")
mytest_fun <- function(i){
  a[i] <<- sqrt(i)
  b[i] <<- log(i)
}
for (i in 1:100) mytest_fun(i)

apply呢？也是可以的！！！

i <- c(1:100)
i <- matrix(i,rep(1,length(i)))
a <<- vector(length = 100, mode = "numeric")
b <<- vector(length = 100, mode = "numeric")
clusterExport(cl,c("sqrt","i","a","b","log"))

mytest_fun <- function(i){
  a[i] <<- sqrt(i)
  b[i] <<- log(i)
}
apply(i,2,mytest_fun)

被<<-搞糊涂了，最终测试发现，只要在函数里面用这个符号就可以了

而parApply呢，无论如何返回不了多个对象，看来GSEA的并行化是泡汤了，难怪昨天使用GSEA并行化到了最后总是提示错误
原来是他没有返回该返回的对象。

现在的问题是：parApply不能把结果写入全局变量a中，解决这个问题，就可以把几乎所有的循环并行化啦！！！
暂时不能解决！！