R语言，编写foreach分块的分布式计算程序，并且以kendal tau为例对比Kendall tau的snow实现、foreach实现及foreach分块实现的计算时间

R语言是一种专门用于统计分析和图形展示的编程语言，它的强大之处在于其强大的数据处理能力和丰富的统计函数库。在R中，可以利用`foreach`和`doParallel`包来进行并行计算，包括分布式计算，特别是针对大数据集的分块处理。

`foreach`是一个迭代器，用于控制循环结构，而`doParallel`则允许你在集群上并行运行foreach循环，这非常适合执行耗时的计算任务，如Kendall Tau相似度计算。

Kendall Tau是一种衡量两个序列相关性的统计量，它计算的是排名顺序对中一致和不一致的数量。在R中，我们可以首先在单核系统上使用`kendalltau()`函数直接计算两序列的相似度：

library(boot)
set.seed(123) # 为了保证结果复现
x <- rnorm(1000)
y <- rnorm(1000)
start_time <- system.time(kendalltau(x, y))

然后，在`foreach`基础上进行并行计算，比如通过`registerDoParallel()`开启并行处理，再计算Kendall Tau：

library(doParallel)
cl <- makeCluster(detectCores())
registerDoParallel(cl)
foreach(i = 1:10) %dopar% {
  x_block <- x[i * 100:(i + 1) * 100]
  y_block <- y[i * 100:(i + 1) * 100]
  system.time(kendalltau(x_block, y_block))
}
stopCluster(cl)

这里`foreach`分块实现了数据的分布处理，每个工作进程只负责计算一部分数据。

至于时间对比，一般来说，纯`foreach`可能会比单线程慢，因为它需要管理任务调度。当使用`doParallel`分块到集群上时，计算速度会显著加快，因为每个处理器都在独立计算。然而，网络延迟和节点间通信也可能影响总时间。具体的性能取决于硬件配置、数据大小以及集群规模。