cluster computing - Error in R: "one node produced an error: Argumento NANaN" when extracting raster values in

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I'm working on an R script to build a correlation matrix based on values extracted from WorldClim bioclimatic layers at specific geographic coordinates (WGS84).

I have a dataset (db) with 842 obs. of 45 variables for just one specie, where each row have metadata and important spatial data in the following columns:

• decimalLatitude

• decimalLongitude

• scientificName

  Process Overview

1. Load the dataset

2. Load WorldClim raster layers (biosTotal)

3. Extract raster values at the point locations

4. Compute a correlation matrix

5. Run the process in parallel to improve performance The code I’m using for extraction and correlation calculation is below:

   
   #1.- Carga de paquetes y definiciones previas:####
   rm(list=ls())
   list.of.packages <- c("tictoc","tidyverse","data.table","sp","raster","rgdal","parallel","devtools","snow", "doParallel")
   new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
   if(length(new.packages)) install.packages(new.packages);lapply(list.of.packages, library, character.only=T)
   
   
   if(!require(kuenm)){devtools::install_github("marlonecobos/kuenm")}
   library(kuenm)
   
   tic.clearlog()
   tic("1.- Carga de paquetes y definiciones previas", log=T)
   
   #ruta de la carpeta general, donde se encuentra toda la información y donde aparecerá la carpeta de resultados.
   wd<- "C:/modelosREPTILES"
   #Esta carpeta debe contener, antes de correr el script, los siguientes elementos: 
   ##01_Bios_presente: carpeta con las 19 bios presentes
   ##02_Bios_futuro: carpeta con subcarpetas para cada escenario-laboratorio con las bios futuro en su carpeta correspondiente
   ##03_todasM_shp: carpeta con el shapefile de la M (coordenadas geográficas WGS84 -GCS_WGS84-)
   ##bbdd.csv: archivo csv con la base de datos en formato DwC (el nombre puede cambiarse, siempre que se especifique en la variable csv)
   ##maxent.jar: programa MaxENT (archivo jar) 
   results<- "04_Resultados_pruebaScript"#Nombre de la carpeta que se va a crear con los resultados
   csv<-"Cor_hortulana0rep.csv"#Nombre del archivo con la bbdd en formato DwC
   test<-0.3 # % de test
   kept_JK<-FALSE #TRUE guardar modelos candidatos de modelado para JackKnife
   kept_MF<- FALSE #TRUE guardar modelos candidatos de modelado final, FALSE los borra 
   # y guarda solo el/los finales
   tiempos<- "tiempos_pruebaScript"#nombre archivo tiempos
   
   setwd(wd) #directorio de trabajo
   db<-fread(paste0(getwd(),"/", csv), sep=",", encoding="UTF-8") #lectura bd
   db$family= rep("C", dim(db)[1])
   db#Se extrae vector con sp a modelar segun criterio:
   #Si queremos modelar todas las especies le asignamos nulo spMod<-NULL
   ##En este caso se filtan las de mas de 4 observaciones
   
   
   ## CORRE SIEMPRE DESDE AQUI CUANDO CAMBIES LA SP 
   spMod<-db %>% group_by(scientificName) %>% count() %>% filter(n>5)%>%
     dplyr::select(scientificName) %>% pull()
   
   ##se eligen al azar 5 especies para probar
   #spMod<-spMod[sample(1:length(spMod),5)] #Desbloquear esta línea para las corridas de 5 especies aleatorias, como prueba
   
   spMod<-spMod [1:1]  ## ESTA REALIZADO HASTA LA SP 4,esta en 5
   ### cambias los numeros que estan aun lado de los puntos por ejemplo si queires la 3 pones 3:3
   write.csv(spMod, "spModeladas_pruebaScript.csv")
   toc(log=T)
   
   #2.- Carga funciones: ####
   tic("2.- Carga de funciones", log=T) 
   
   numCores <- detectCores() #detecta los nucleos de CPU
   carpetas<- function (db, results){   # Crea carpetas por especie
     dir.create(results)
     for(i in unique(db$scientificName)){
       y<-paste0(substring(i,1,3),"_",
                 substring(i,(str_locate(i," ")[1,1]+1))) #Acronimo de la especie
       dir.create(paste0(results,"/",y))
     }
   }
   presencias<-function (db, test, results){ #Crea por especie los Training/test puntos de acuerdo a la conf. previa
     for (i in unique(db$scientificName)){
       y<-paste0(substring(i,1,3),"_",
                 substring(i,(str_locate(i," ")[1,1]+1))) #Acronimo
       db_cols<- db %>% dplyr::select(scientificName, 
                                      decimalLatitude, decimalLongitude) %>% droplevels()
       x<- db_cols %>% dplyr::filter(scientificName==i)  %>%
         rename(LATITUDE=decimalLatitude,
                LONGITUDE=decimalLongitude) %>%
         mutate (Clavesp=y)%>%
         dplyr::select(Clavesp, LONGITUDE, LATITUDE) # seleccion columnas para MaxENT
       write.csv(x,paste0(results,"/",y,"/Sp_joint.csv"), row.names = F) # Archivo joint
       train<-1-test
       Sp_test<-x[sample(1:nrow(x), nrow(x)*test), ]
       Sp_train<-x[sample(1:nrow(x), nrow(x)*train), ]
       write.csv(Sp_test, paste0(results,"/",y,"/Sp_test.csv"), row.names = F)
       write.csv(Sp_train, paste0(results,"/",y,"/Sp_train.csv"), row.names = F)
     }
   } #funcion que permite a partir de df en DwC, %test y carpeta donde colocar resultados,
   #genera una carpeta por especie y en cada una de ellas un csv con todos los registros, train y test con el formato para MaxENT
   
   
   #Seleccionar las BIOS a partir de la matriz de correlacion
   F_SVal<-function(i,matrizCorr,JK){
     vec=matrizCorr[i,]
     p=which(abs(vec)>0.85) #Porcentaje aceptado de umbral en el valor de correlación
     vm=data.frame(valores=JK[p],pos=p)
     vm$pos[which(vm$valores==max(vm$valores))]
   }
   colocarMaxEnt<- function (from= "maxent.jar", to=results){ #Copia Maxent en cada una de las carpetas de las especies
     for (i in sp){
       file.copy(from= "maxent.jar", to= paste0(results, "/", i))
     }  
   } #Coloca maxEnt
   anizarM<-function (allM=input, sp=sp){  #Busca la M con el nombre la especie codificada como 3letrasGénero_especie "Ade_adiastola.shp", la copia y la pega en la carpeta de la especie
     for (i in sp){
       l<-list.files(input,
                     pattern=i, full.names = T, recursive=T)
       dir.create(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"))
       file.copy(from= l, 
                 to=paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"))
       file.rename(from=list.files(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"),full.names = T),
                   to=str_replace(list.files(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"),full.names = T), pattern="([.])", "_M."))
   
     }} #aniza M en cada carpeta de sp
   
   #MatCorrPAR2 Función para la matriz de correlación
   MatCorrPAR2<- function (sp=sp, biosTotal=biosTotal , results=results) {
     list.of.packages<-c("sp","raster","rgdal")#Paquetes requeridos para script
     lapply(list.of.packages, library,character.only=T)
     file<- read.csv(paste0(results, "/", sp ,"/Sp_joint.csv"))
     shp<-SpatialPointsDataFrame(coords=file[,c(2,3)], 
                                 data=file,
                                 proj4string=crs(biosTotal))
     writeOGR(obj = shp,layer = sp,
              dsn =paste0(results,"/",sp, "/Ptos_shapefile"),driver = "ESRI Shapefile", overwrite_layer = T)
     M<- readOGR(paste0(results,"/",sp,"/","M_shapefile"), layer=paste0(sp,"_M"))
   
     crop<-raster::crop(x=biosTotal, y=M)
     biosM<-raster::mask(crop, M)
   
     dir.create(paste0(results, "/", sp, "/M_var/TodasBios"), recursive=T)
     lapply(names(biosM), function(x){
       writeRaster (biosM[[x]], paste0(results, "/",sp, "/M_var/TodasBios/", x,".asc"))})
     pointsExtract<-data.frame(raster::extract(biosM, shp))
     Corr<-cor(na.omit(pointsExtract), use="complete.obs")
     dir.create(paste0(results, "/", sp, "/SelecVars"), recursive=T)
     write.csv(Corr, paste0(results,"/",sp,"/SelecVars/", "Corr_bios.csv"), row.names = F)
     pdf(paste0(results,"/",sp,"/","M_shapefile","/","plot",sp,".pdf"))
     plot(M, main=sp, lwd=3)
     plot(shp, col="red",lwd=2, add=T)
     dev.off()
   }
   preparacionG<-function(allBiosFuturo="02_Bios_futuro",results=results, G_varSet="G_var/BiosSelec", sp=sp){
     for (i in sp){
       listBiosSelec<-list.files(paste0(results,"/",i,"/M_var/BiosModelo/BiosSelec"),
                                 pattern="*.asc$")
       for (j in list.files(allBiosFuturo)){
         dir.create(paste0(results,"/",i,"/",G_varSet,"/",j), recursive=T)
         file.copy(from=paste0(allBiosFuturo,"/", j,"/", listBiosSelec), 
                   to=paste0(results,"/",i,"/",G_varSet,"/",j))
       }
     }
   }
   
   #Revisar la funcion preparacionG para paralelo con foreach y %dopar%
   #.html
   
   
   toc(log=T)
   
   
   #3.- Comprobaciones previas para modelamiento: ####
   tic("3.- Comprobaciones previas para modelamiento", log=T)
   #3.1 existe bd con campos correctos
   if(nrow(db) == 0  | is.null(nrow(db))) print("No se encuentra tabla de datos")
   if(nrow(db) != 0  | !is.null(nrow(db))){
     if(sum(!(c("scientificName", "decimalLatitude", "decimalLongitude") %in% names(db)))!=0){
       print("Revisar campos de nombre cientifico y coordenadas")
     }
   }
   #3.2 existe carpeta bios presentes
   dirs.wd<-list.files(getwd())
   if(!("01_Bios_presente" %in% dirs.wd))print("Falta carpeta bios presente")
   #3.3 existe carpeta bios futuro
   dirs.wd<-list.files(getwd())
   if(!("02_Bios_futuro" %in% dirs.wd))print("Falta carpeta bios futuro")
   #3.4 existen M para las sp a modelar?
   if (is.null(spMod)){especiesModelar<- unique(db$scientificName)}else {especiesModelar<-spMod}
   
   especiesModelar_nomResum<-paste0(str_sub(especiesModelar, 1,3),"_",
                                    str_sub(especiesModelar, str_locate(especiesModelar, " ")[,1]+1))
   v<-NULL
   for (i in especiesModelar_nomResum){
     v1<-length(list.files("03_todasM_shp", pattern=i))<3
     if(v1){print(paste0("La especie ", i, " no tiene una M correcta"))}
     v<-c(v,v1)
     if(sum(v)==0)cat("Todas las sp a modelar tienen M correcta")
   }
   toc(log=T)
   
   #4.- Preparacion carpetas sp y archivos de presencias a partir de bbdd ####
   tic("4.-Preparacion carpetas sp y archivos de presencias a partir de bbdd", log=T)
   
   #Genero una columna (Si/No) con las sp a modelar
   if(!is.null(spMod)){db<- db %>% mutate(Modelar=ifelse(scientificName %in% spMod,"Si", "No"))
   }else{db<- db %>% mutate(Modelar="Si")}
   
   db_filtro<- db %>%  filter(Modelar=="Si") %>%
     droplevels()#Filtro sp validadas no modeladas
   carpetas(db_filtro, results)
   presencias(db_filtro, test, results)
   
   #Se coloca cada M en su carpeta correspondiente
   sp<-list.dirs(results, full.names = F, recursive = F)
   input<- "03_todasM_shp"
   anizarM(input, sp)
   
   #Colocacion maxENt en cada sp
   colocarMaxEnt(from= "maxent.jar", to=results)
   toc(log=T)
   
   #5.- Matriz correlacion: carga de bios como stack. cortar M, extraccion valores bios y mat correlacion####
   
   tic("5.- Matriz correlacion", log=T)
   pathBios<- list.files(paste0("01_Bios_presente","/"),
                         pattern= "*.asc$", full.names=T, recursive=T)[c(-8,-9,-18,-19)] #Recomendacion de quitar estas variables
   biosTotal<- raster::stack(pathBios)
   crs(biosTotal)<-CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")
   
   cl<-makeCluster(numCores)
   clusterApply(cl,sp, MatCorrPAR2, biosTotal=biosTotal, results=results)
   stopCluster(cl)
   
   toc(log=T)
   
   time1<-as.data.frame(unlist(tic.log()))
   timeOK1<-separate(time1, 
                     col="unlist(tic.log())",
                     c("operacion", "tiempo_seg", "2"), sep=" sec |//: ") %>% 
     dplyr::select(-"2") %>% mutate(tiempo_seg = as.numeric(tiempo_seg),
                                   tiempo_min=ifelse(!is.na(tiempo_seg), tiempo_seg/60,NAS),
                                    tiempo_h=ifelse(!is.na(tiempo_min), tiempo_min/60, NA))
   write.csv(timeOK1, paste0(results, "/tiempos.csv"))
   

Issue

When running this code, I get the following error:

Error in checkForRemoteErrors(val) : 
  one node produced an error: Argumento NA/NaN

I’ve already tried the following without success:

• Checked for NA values in the coordinates (decimalLatitude, decimalLongitude) and removed them.

• Verified that all points fall within the raster extent (xmin, xmax, ymin, ymax).

• Checked if extract(biosTotal, coords) returns NA values and filtered records with complete.cases().

• Ran the function without parallelization, and in some cases, it works, suggesting that the issue may be specific to certain records or species.

Question

What could be causing this error? How can I better handle this issue when running the process in parallel?

Rversion: 4.2.2

Any help is greatly appreciated!

I'm working on an R script to build a correlation matrix based on values extracted from WorldClim bioclimatic layers at specific geographic coordinates (WGS84).

I have a dataset (db) with 842 obs. of 45 variables for just one specie, where each row have metadata and important spatial data in the following columns:

• decimalLatitude

• decimalLongitude

• scientificName

  Process Overview

1. Load the dataset

2. Load WorldClim raster layers (biosTotal)

3. Extract raster values at the point locations

4. Compute a correlation matrix

5. Run the process in parallel to improve performance The code I’m using for extraction and correlation calculation is below:

   
   #1.- Carga de paquetes y definiciones previas:####
   rm(list=ls())
   list.of.packages <- c("tictoc","tidyverse","data.table","sp","raster","rgdal","parallel","devtools","snow", "doParallel")
   new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
   if(length(new.packages)) install.packages(new.packages);lapply(list.of.packages, library, character.only=T)
   
   
   if(!require(kuenm)){devtools::install_github("marlonecobos/kuenm")}
   library(kuenm)
   
   tic.clearlog()
   tic("1.- Carga de paquetes y definiciones previas", log=T)
   
   #ruta de la carpeta general, donde se encuentra toda la información y donde aparecerá la carpeta de resultados.
   wd<- "C:/modelosREPTILES"
   #Esta carpeta debe contener, antes de correr el script, los siguientes elementos: 
   ##01_Bios_presente: carpeta con las 19 bios presentes
   ##02_Bios_futuro: carpeta con subcarpetas para cada escenario-laboratorio con las bios futuro en su carpeta correspondiente
   ##03_todasM_shp: carpeta con el shapefile de la M (coordenadas geográficas WGS84 -GCS_WGS84-)
   ##bbdd.csv: archivo csv con la base de datos en formato DwC (el nombre puede cambiarse, siempre que se especifique en la variable csv)
   ##maxent.jar: programa MaxENT (archivo jar) 
   results<- "04_Resultados_pruebaScript"#Nombre de la carpeta que se va a crear con los resultados
   csv<-"Cor_hortulana0rep.csv"#Nombre del archivo con la bbdd en formato DwC
   test<-0.3 # % de test
   kept_JK<-FALSE #TRUE guardar modelos candidatos de modelado para JackKnife
   kept_MF<- FALSE #TRUE guardar modelos candidatos de modelado final, FALSE los borra 
   # y guarda solo el/los finales
   tiempos<- "tiempos_pruebaScript"#nombre archivo tiempos
   
   setwd(wd) #directorio de trabajo
   db<-fread(paste0(getwd(),"/", csv), sep=",", encoding="UTF-8") #lectura bd
   db$family= rep("C", dim(db)[1])
   db#Se extrae vector con sp a modelar segun criterio:
   #Si queremos modelar todas las especies le asignamos nulo spMod<-NULL
   ##En este caso se filtan las de mas de 4 observaciones
   
   
   ## CORRE SIEMPRE DESDE AQUI CUANDO CAMBIES LA SP 
   spMod<-db %>% group_by(scientificName) %>% count() %>% filter(n>5)%>%
     dplyr::select(scientificName) %>% pull()
   
   ##se eligen al azar 5 especies para probar
   #spMod<-spMod[sample(1:length(spMod),5)] #Desbloquear esta línea para las corridas de 5 especies aleatorias, como prueba
   
   spMod<-spMod [1:1]  ## ESTA REALIZADO HASTA LA SP 4,esta en 5
   ### cambias los numeros que estan aun lado de los puntos por ejemplo si queires la 3 pones 3:3
   write.csv(spMod, "spModeladas_pruebaScript.csv")
   toc(log=T)
   
   #2.- Carga funciones: ####
   tic("2.- Carga de funciones", log=T) 
   
   numCores <- detectCores() #detecta los nucleos de CPU
   carpetas<- function (db, results){   # Crea carpetas por especie
     dir.create(results)
     for(i in unique(db$scientificName)){
       y<-paste0(substring(i,1,3),"_",
                 substring(i,(str_locate(i," ")[1,1]+1))) #Acronimo de la especie
       dir.create(paste0(results,"/",y))
     }
   }
   presencias<-function (db, test, results){ #Crea por especie los Training/test puntos de acuerdo a la conf. previa
     for (i in unique(db$scientificName)){
       y<-paste0(substring(i,1,3),"_",
                 substring(i,(str_locate(i," ")[1,1]+1))) #Acronimo
       db_cols<- db %>% dplyr::select(scientificName, 
                                      decimalLatitude, decimalLongitude) %>% droplevels()
       x<- db_cols %>% dplyr::filter(scientificName==i)  %>%
         rename(LATITUDE=decimalLatitude,
                LONGITUDE=decimalLongitude) %>%
         mutate (Clavesp=y)%>%
         dplyr::select(Clavesp, LONGITUDE, LATITUDE) # seleccion columnas para MaxENT
       write.csv(x,paste0(results,"/",y,"/Sp_joint.csv"), row.names = F) # Archivo joint
       train<-1-test
       Sp_test<-x[sample(1:nrow(x), nrow(x)*test), ]
       Sp_train<-x[sample(1:nrow(x), nrow(x)*train), ]
       write.csv(Sp_test, paste0(results,"/",y,"/Sp_test.csv"), row.names = F)
       write.csv(Sp_train, paste0(results,"/",y,"/Sp_train.csv"), row.names = F)
     }
   } #funcion que permite a partir de df en DwC, %test y carpeta donde colocar resultados,
   #genera una carpeta por especie y en cada una de ellas un csv con todos los registros, train y test con el formato para MaxENT
   
   
   #Seleccionar las BIOS a partir de la matriz de correlacion
   F_SVal<-function(i,matrizCorr,JK){
     vec=matrizCorr[i,]
     p=which(abs(vec)>0.85) #Porcentaje aceptado de umbral en el valor de correlación
     vm=data.frame(valores=JK[p],pos=p)
     vm$pos[which(vm$valores==max(vm$valores))]
   }
   colocarMaxEnt<- function (from= "maxent.jar", to=results){ #Copia Maxent en cada una de las carpetas de las especies
     for (i in sp){
       file.copy(from= "maxent.jar", to= paste0(results, "/", i))
     }  
   } #Coloca maxEnt
   anizarM<-function (allM=input, sp=sp){  #Busca la M con el nombre la especie codificada como 3letrasGénero_especie "Ade_adiastola.shp", la copia y la pega en la carpeta de la especie
     for (i in sp){
       l<-list.files(input,
                     pattern=i, full.names = T, recursive=T)
       dir.create(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"))
       file.copy(from= l, 
                 to=paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"))
       file.rename(from=list.files(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"),full.names = T),
                   to=str_replace(list.files(paste0(results, "/",i, "/M_shapefile"),full.names = T), pattern="([.])", "_M."))
   
     }} #aniza M en cada carpeta de sp
   
   #MatCorrPAR2 Función para la matriz de correlación
   MatCorrPAR2<- function (sp=sp, biosTotal=biosTotal , results=results) {
     list.of.packages<-c("sp","raster","rgdal")#Paquetes requeridos para script
     lapply(list.of.packages, library,character.only=T)
     file<- read.csv(paste0(results, "/", sp ,"/Sp_joint.csv"))
     shp<-SpatialPointsDataFrame(coords=file[,c(2,3)], 
                                 data=file,
                                 proj4string=crs(biosTotal))
     writeOGR(obj = shp,layer = sp,
              dsn =paste0(results,"/",sp, "/Ptos_shapefile"),driver = "ESRI Shapefile", overwrite_layer = T)
     M<- readOGR(paste0(results,"/",sp,"/","M_shapefile"), layer=paste0(sp,"_M"))
   
     crop<-raster::crop(x=biosTotal, y=M)
     biosM<-raster::mask(crop, M)
   
     dir.create(paste0(results, "/", sp, "/M_var/TodasBios"), recursive=T)
     lapply(names(biosM), function(x){
       writeRaster (biosM[[x]], paste0(results, "/",sp, "/M_var/TodasBios/", x,".asc"))})
     pointsExtract<-data.frame(raster::extract(biosM, shp))
     Corr<-cor(na.omit(pointsExtract), use="complete.obs")
     dir.create(paste0(results, "/", sp, "/SelecVars"), recursive=T)
     write.csv(Corr, paste0(results,"/",sp,"/SelecVars/", "Corr_bios.csv"), row.names = F)
     pdf(paste0(results,"/",sp,"/","M_shapefile","/","plot",sp,".pdf"))
     plot(M, main=sp, lwd=3)
     plot(shp, col="red",lwd=2, add=T)
     dev.off()
   }
   preparacionG<-function(allBiosFuturo="02_Bios_futuro",results=results, G_varSet="G_var/BiosSelec", sp=sp){
     for (i in sp){
       listBiosSelec<-list.files(paste0(results,"/",i,"/M_var/BiosModelo/BiosSelec"),
                                 pattern="*.asc$")
       for (j in list.files(allBiosFuturo)){
         dir.create(paste0(results,"/",i,"/",G_varSet,"/",j), recursive=T)
         file.copy(from=paste0(allBiosFuturo,"/", j,"/", listBiosSelec), 
                   to=paste0(results,"/",i,"/",G_varSet,"/",j))
       }
     }
   }
   
   #Revisar la funcion preparacionG para paralelo con foreach y %dopar%
   #https://nceas.github.io/oss-lessons/parallel-computing-in-r/parallel-computing-in-r.html
   
   
   toc(log=T)
   
   
   #3.- Comprobaciones previas para modelamiento: ####
   tic("3.- Comprobaciones previas para modelamiento", log=T)
   #3.1 existe bd con campos correctos
   if(nrow(db) == 0  | is.null(nrow(db))) print("No se encuentra tabla de datos")
   if(nrow(db) != 0  | !is.null(nrow(db))){
     if(sum(!(c("scientificName", "decimalLatitude", "decimalLongitude") %in% names(db)))!=0){
       print("Revisar campos de nombre cientifico y coordenadas")
     }
   }
   #3.2 existe carpeta bios presentes
   dirs.wd<-list.files(getwd())
   if(!("01_Bios_presente" %in% dirs.wd))print("Falta carpeta bios presente")
   #3.3 existe carpeta bios futuro
   dirs.wd<-list.files(getwd())
   if(!("02_Bios_futuro" %in% dirs.wd))print("Falta carpeta bios futuro")
   #3.4 existen M para las sp a modelar?
   if (is.null(spMod)){especiesModelar<- unique(db$scientificName)}else {especiesModelar<-spMod}
   
   especiesModelar_nomResum<-paste0(str_sub(especiesModelar, 1,3),"_",
                                    str_sub(especiesModelar, str_locate(especiesModelar, " ")[,1]+1))
   v<-NULL
   for (i in especiesModelar_nomResum){
     v1<-length(list.files("03_todasM_shp", pattern=i))<3
     if(v1){print(paste0("La especie ", i, " no tiene una M correcta"))}
     v<-c(v,v1)
     if(sum(v)==0)cat("Todas las sp a modelar tienen M correcta")
   }
   toc(log=T)
   
   #4.- Preparacion carpetas sp y archivos de presencias a partir de bbdd ####
   tic("4.-Preparacion carpetas sp y archivos de presencias a partir de bbdd", log=T)
   
   #Genero una columna (Si/No) con las sp a modelar
   if(!is.null(spMod)){db<- db %>% mutate(Modelar=ifelse(scientificName %in% spMod,"Si", "No"))
   }else{db<- db %>% mutate(Modelar="Si")}
   
   db_filtro<- db %>%  filter(Modelar=="Si") %>%
     droplevels()#Filtro sp validadas no modeladas
   carpetas(db_filtro, results)
   presencias(db_filtro, test, results)
   
   #Se coloca cada M en su carpeta correspondiente
   sp<-list.dirs(results, full.names = F, recursive = F)
   input<- "03_todasM_shp"
   anizarM(input, sp)
   
   #Colocacion maxENt en cada sp
   colocarMaxEnt(from= "maxent.jar", to=results)
   toc(log=T)
   
   #5.- Matriz correlacion: carga de bios como stack. cortar M, extraccion valores bios y mat correlacion####
   
   tic("5.- Matriz correlacion", log=T)
   pathBios<- list.files(paste0("01_Bios_presente","/"),
                         pattern= "*.asc$", full.names=T, recursive=T)[c(-8,-9,-18,-19)] #Recomendacion de quitar estas variables
   biosTotal<- raster::stack(pathBios)
   crs(biosTotal)<-CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")
   
   cl<-makeCluster(numCores)
   clusterApply(cl,sp, MatCorrPAR2, biosTotal=biosTotal, results=results)
   stopCluster(cl)
   
   toc(log=T)
   
   time1<-as.data.frame(unlist(tic.log()))
   timeOK1<-separate(time1, 
                     col="unlist(tic.log())",
                     c("operacion", "tiempo_seg", "2"), sep=" sec |//: ") %>% 
     dplyr::select(-"2") %>% mutate(tiempo_seg = as.numeric(tiempo_seg),
                                   tiempo_min=ifelse(!is.na(tiempo_seg), tiempo_seg/60,NAS),
                                    tiempo_h=ifelse(!is.na(tiempo_min), tiempo_min/60, NA))
   write.csv(timeOK1, paste0(results, "/tiempos.csv"))
   

Issue

When running this code, I get the following error:

Error in checkForRemoteErrors(val) : 
  one node produced an error: Argumento NA/NaN

I’ve already tried the following without success:

• Checked for NA values in the coordinates (decimalLatitude, decimalLongitude) and removed them.

• Verified that all points fall within the raster extent (xmin, xmax, ymin, ymax).

• Checked if extract(biosTotal, coords) returns NA values and filtered records with complete.cases().

• Ran the function without parallelization, and in some cases, it works, suggesting that the issue may be specific to certain records or species.

Question

What could be causing this error? How can I better handle this issue when running the process in parallel?

Rversion: 4.2.2

Any help is greatly appreciated!

• parallel-processing
• cluster-computing

Share Improve this question Follow asked Feb 20 at 21:20 Anderson David Ocampos ValarezAnderson David Ocampos Valarez 1 2

• Welcome to SO! Can you edit your code to make it a minimal, self-contained reproducible example? That is, use example data that ship with R, or created with code. Also see geodata::worldclim_country. In this case, the problem does not seem to be related to spatial data, so you could probably skip all that, and create a matrix with random values to illustrate your problem. You are much more likely to get a response if you show a small example instead of your entire script. It is also best to not use obsolete R packages like rgdal and raster (use terra instead). – Robert Hijmans Commented Feb 21 at 19:08
• Please trim your code to make it easier to find your problem. Follow these guidelines to create a minimal reproducible example. – Community Bot Commented Feb 24 at 20:28

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1 Answer 1

Sorted by: Reset to default 0

I have a dataset (db) with 842 obs. of 45 variables

Can you use this example data set to illustrate your problem?

set.seed(221)
db <- matrix(runif(842*45), ncol=45)

Run the process in parallel to improve performance

Why, if this takes no time at all?

system.time(x <- cor(db))
#   user  system elapsed 
#      0       0       0 

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