将线性回归的回归系数估计的分布式计算问题，添加随机任务置换，并且与其他的循环调度做对比。写R语言代码。

在处理大规模数据的线性回归模型时，分布式计算可以显著提高性能。其中一种方法是使用MapReduce框架，例如Hadoop，将数据分片并在多个节点上并行计算回归系数。为了增加效率并引入一些随机性，我们可以结合随机任务置换（Random Job Shuffling）技术，这通常用于Spark Streaming等系统，使得任务分配更随机。

传统的循环调度（如round-robin或FIFO）可能会导致热点问题，即某些节点总是接收大部分工作，而其他节点闲置。随机任务置换则试图通过打乱任务顺序来均衡负载，提高整体资源利用率。

以下是简化的R语言代码示例，展示如何在一个简单的分布式环境中模拟这种操作（这里假设使用`foreach`包进行并行化，实际上Hadoop或Spark有特定API）：

library(doParallel) # 并行计算包
library(foreach)   # 循环包

# 假设我们有一个大数据集data，需要计算线性回归
data <- ... # 大型数据集

# 创建一个并行集群
registerDoParallel(clusters = parallel::makeCluster(detectCores()))

# 随机任务置换函数
random_shuffle <- function(x) {
  shuffled_indices <- sample(1:length(x))
  return(x[shuffled_indices])
}

# 分布式线性回归计算，每次迭代前都随机打乱任务列表
distributed_regression <- foreach(i = 1:nrow(data), .combine = rbind) %dopar% {
  shuffle_indices <- random_shuffle(seq_len(nrow(data)))
  subset_data <- data[shuffle_indices,]
  
  # 计算当前部分数据的回归系数
  coef_subset <- lm(y ~ x, data = subset_data)
  coef_subset$coefficients
}

# 结束并行计算，关闭集群
stopCluster()

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