如以下示例所示，试图通过并行化的工作线程使用多个 ODBC 连接可能会失败︰
loaddata <- function(cn){
result <- sqlQuery(cn,'select * from boston')
return(head(result))
}
library(RODBC)
cn1 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
cn2 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
cn3 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
cn4 <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
rxSetComputeContext('localpar')
system.time ({
z <- rxExec(loaddata, rxElemArg(list(cn1,cn2,cn3,cn4)),
packagesToLoad='RODBC')
})
Error in do.call(.rxDoParFUN, as.list(args)) :
task 1 failed - "first argument is not an open RODBC channel"
问题是工作进程收到 ODBC 连接关闭。
这里的主要问题是，连接特定的过程，因此除非工作人员共享父进程 （如下所示创建通过分叉的多核工人），不能由工作人员共享父元素的连接。若要分发 ODBC 计算非分叉的工作人员，建立作为分布式任务的一部分上每个工作人员的连接。
示例︰
loaddata <- function(){library(RODBC)
cn <- odbcConnect("RevoTestDB", uid='RevoTester', pwd='RevoTester')
result <- sqlQuery(cn,'select * from boston')
return(head(result))
}
z <- system.time({z <- rxExec(loaddata,
packagesToLoad='RODBC')})
