Wie bringe ich doSMP dazu, gut mit plyr zusammenzuarbeiten?

Question

Dieser Code funktioniert:

library(plyr)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=FALSE) 

Während dieser Code fehlschlägt:

library(doSMP)
workers <- startWorkers(2)
registerDoSMP(workers)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
stopWorkers(workers)

>Error in do.ply(i) : task 3 failed - "subscript out of bounds"
In addition: Warning messages:
1: <anonymous>: ... may be used in an incorrect context: ‘.fun(piece, ...)’

2: <anonymous>: ... may be used in an incorrect context: ‘.fun(piece, ...)’

Ich verwende R 2.1.12, plyr 1.4 und doSMP 1.0-1. Hat jemand eine Lösung für dieses Problem gefunden?

edit: Als Antwort auf Andrie, hier eine weitere Illustration:

system.time(ddply(x, .(V), function(df) Sys.sleep(1), .parallel=FALSE)) #1
system.time(ddply(x, .(V), function(df) Sys.sleep(1), .parallel=TRUE)) #2
library(doSMP)
workers <- startWorkers(2)
registerDoSMP(workers)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
system.time(ddply(x, .(V), function(df) Sys.sleep(1), .parallel=FALSE)) #3
system.time(ddply(x, .(V), function(df) Sys.sleep(1), .parallel=TRUE)) #4
stopWorkers(workers)

Die ersten drei Funktionen funktionieren, aber sie benötigen alle etwa 3 Sekunden. Funktion #2 gibt eine Warnung aus, dass kein paralleles Backend registriert ist, und wird daher sequentiell ausgeführt. Funktion Nr. 4 gibt den gleichen Fehler, auf den ich in meinem ursprünglichen Beitrag verwiesen habe.

/edit: immer kurioser: Auf meinem Mac funktioniert das Folgende:

library(plyr)
library(doMC)
registerDoMC()
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE)

Aber das scheitert:

library(plyr)
library(doSMP)
workers <- startWorkers(2)
registerDoSMP(workers)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
stopWorkers(workers)

Und auch das scheitert:

library(plyr)
library(snow)
library(doSNOW)
cl <- makeCluster(2, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
stopCluster(cl)

Ich nehme also an, dass die verschiedenen parallelen Backends für foreach nicht austauschbar sind.