我个人的理解，这些包进行并行计算，有点类似控制编译器的并行开关，将数据、循环变量直接的依赖性进行开关设置。
不过R有几个包，可以提升效率和弥补R自身的不足，做大数据很有用。我就说说我每天要用的吧。
如果不使用分布式，那就用ff、bigmemory等几个package。
bigmemory：R的内存管理太烂了，因为很少给程序员管理的权限，这样一来操作系统懒加上R也懒导致常常读入大数据时内存瞬间用完，导致这个R session被强制退出。解决办法就是把常用的大数据提前放在共享内存里。
Rmpi，snow，multicore: 平行运算/多运程运算。 Rmpi最好多看看，是mpi在R里面的实现。这是平行运算的黄金标准。如果你要做大数据的模型，高能运算是必须的。
Rcpp：R与C++的接口。自带的.C和.F也很有用。毕竟R是高等语言，太慢了，基本的方程还是要用低等语言写。如果做统计模型，会有很多inference，这时必须要用低等语言写Log likelihood的方程。
DEoptim，quadqrog，linprog等等线性非线性优化：优化是统计少不了的技术。R里面好的优化包不是太慢就是太烂，你可以用GNU scientific library自己写优化器，或者买一个第三方的比如说IBM。不过很贵哦，
ggplot：不多说了，就是美丽的图片。。。
不是R的：hadoop。近几年，这都是处理大数据的必需品了。
一、foreach包
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。
（1）基本操作
下面的例子即是用foreach来完成前面的同一个任务。
> library(foreach);
> x <- foreach(i=1:3) %do% sqrt(i);
> x
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 1.414214
[[3]]
[1] 1.732051> str(x)
List of 3
$ : num 1
$ : num 1.41
$ : num 1.73【注意：】与for循环不同的是，for只返回的是一个数字，是一个值；而foreach返回的是一个list，是全部的值。
> for (i in 1:3)
+ y<-sqrt(i);
> str(y)
num 1.73> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3)) %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> str(x)
List of 3
$ : num [1:2] 11 10
$ : num [1:2] 12 20
$ : num [1:2] 13 30【注意：】 a, b叫循环变量，循环次数取两者中最小的。如下例，取b的循环次数2。
> x <- foreach(a=1:1000, b=rep(10, 2)) %do% {
+ a + b
+ }
> str(x)
List of 2
$ : num 11
$ : num 12（2）.combine操作
.combine则表示运算结果的整合方式，常用的操作符有c, rbind, cbind, +, *。注意，+ 和 * 是list的同列操作。
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="c") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
[1] 11 10 12 20 13 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="rbind") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
[,1] [,2]
result.1 11 10
result.2 12 20
result.3 13 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="cbind") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
result.1 result.2 result.3
[1,] 11 12 13
[2,] 10 20 30
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="+") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
[1] 36 60
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="*") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
[1] 1716 6000.combine还可以自己编写函数来实现，如下例：
> cfun <- function(a, b) a+b
> x <- foreach(a=1:3, b=rep(10, 3), .combine="cfun") %do%
+ {
+ x1<-(a + b);
+ x2<-a*b;
+ c(x1,x2);
+ }
> x
[1] 36 60.combine还有一些开关可设置（.multicombine，.maxcombine， .inorder），如整合的参数个数，最大整合的参数格式，参数间的整合是否按次序来等等。
二、iterators包
iterators包用来指定foreach中的循环因子，常用的函数有irnorm（返回一个特定的循环次数），它可以边计算边产生循环次数（on-the-fly），而不是一开始就全部产生，这样能节省空间。
iterators用来把循环因子进行切分，以便进行并行计算。具体要用时，还需要深入研究其函数。
> library(iterators)
> set.seed(123)
> x <- foreach(a=irnorm(4, count=1000), .combine='+') %do% a
> a
[1] 1.2674975 1.2145058 -0.6748559 1.1210219 #注意，a只产生了4个数。三、doParallel包
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。
%dopar%可以实现多核的并行，多处理器的并行和集群上多节点的并行。
# 启用parallel作为foreach并行计算的后端
library(doParallel)> foreach(i=4:1, .combine='c') %dopar% {
+ Sys.sleep(3 * i)
+ i
+ }
[1] 4 3 2 1 #默认是按次序（即.inorder=TRUE）执行并行计算。
> foreach(i=4:1, .combine='c', .inorder=FALSE) %dopar% {
+ Sys.sleep(3 * i)
+ i
+ }
[1] 4 3 2 1 #按乱序（即.inorder=FALSE）执行并行计算。
