Как управлять параллельной обработкой с анимированным ggplot2-plot?

Я пытаюсь построить анимированный график с ggplot2 и magick, который растет по принципу «день в день». К сожалению, в моем наборе данных есть десятки тысяч записей (даты для каждого дня в течение нескольких лет и разных категорий), что очень замедляет обработку. Таким образом, я использую пакет snow, чтобы ускорить время обработки. Однако у меня возникли проблемы при разделении данных и вызове ggplot() в кластере.

magick требует разделения данных по дате для анимации, а snow требует разделения по кластеру для параллельной обработки. Итак, я получаю список списков, который вызывает проблемы при вызове ggplot() в clusterApply(). Структура списков, конечно, зависит от последовательности, в которой я разделяю свои данные (см. Версии 1 и 2 в примере кода), но ни одна из версий еще не привела к успеху. Я полагаю, что доступ к элементам списка при использовании data$date не работает, поскольку теперь в списке больше уровней.

Итак, мой вопрос: можно ли построить анимированный график с помощью ggplot2, используя таким образом параллельную обработку?

Вот пример кода, визуализирующего мою проблему (я постарался максимально ее структурировать):

########################################################################
# setup
########################################################################
library(parallel)
library(snow)
library(ggplot2)
library(magick)

# creating some sample data for one year
# 4 categories; each category has a specific value per day
set.seed(1)
x <- data.frame(
  rep(as.Date((Sys.Date()-364):Sys.Date(), origin="1970-01-01"),4),
  c(rep("cat01",length.out=365),
    rep("cat02",length.out=365),
    rep("cat03",length.out=365),
    rep("cat04",length.out=365)),
  sample(0:50,365*4, replace=TRUE)
)
colnames(x) <- c("date", "category", "value")
x$category <- factor(x$category)

# creating a cumulative measure making the graphs appear "growing"
x$cumsum <- NA
for(i in levels(x$category)){
  x$cumsum[x$category == i] <- cumsum(x$value[x$category == i])
}
x <- x[order(x$date),]

# number of cores
cores <- detectCores()

# clustering
cl <- makeCluster(cores, type="SOCK")

# adding a grouping-variable to the data for each cluster
x$group <- rep(1:cores, length.out = nrow(x))

########################################################################
# splitting the data
########################################################################
# V1: worker first, plotting second
# splitting data for the worker
datasplit01 <- split(x, x$group)

# splitting data for plotting
datalist01 <- clusterApply(cl, datasplit01, function(x){split(x, x$date)})

########################################################################
# V2: plotting first, worker second
# splitting data for plotting
datasplit02 <- split(x, x$date)

# splitting data for the worker
datalist02 <- clusterApply(cl, datasplit02, function(x){split(x, x$group)})

########################################################################
# conventional plotting
########################################################################
# plotting the whole data works fine
ggplot(x)+
  geom_bar(aes(category, value), stat = "identity")

########################################################################
# conventional animation with ggplot2
########################################################################
# animation per date works, but pretty slowly

# opening magick-device
img <- image_graph(1000, 700, res = 96)

# plotting 
  # replace the second line with first line if the code is too slow and if
  # you like to get an impression of what the plot should look like
# out <- lapply(datasplit02[1:50], function(data){   # line 1: downscaled dataset
out <- lapply(datasplit02, function(data){           # line 2: full dataset
  plot <- ggplot(data)+
    geom_bar(aes(category, cumsum), stat = "identity")+
    # holding breaks and limits constant per plot
    scale_y_continuous(expand = c(0,0), 
                       breaks = seq(0,max(x$cumsum)+500,500), 
                       limits = c(0,max(x$cumsum)+500))+
    ggtitle(data$date)
  print(plot)
})
dev.off()

# animation
animation <- image_animate(img, fps = 5)
animation

########################################################################
# parallel process plotting
########################################################################
# animation per date in parallel processing does not work, probably
# due to ggplot not working with a list of lists

# opening magick-device
img <- image_graph(1000, 700, res = 96)

# plotting
out <- clusterApply(cl, datalist01, function(data){
  plot <- ggplot(data)+
    geom_bar(aes(category, cumsum), stat = "identity")+
    # holding breaks and limits constant per plot
    scale_y_continuous(expand = c(0,0), 
                       breaks = seq(0,max(x$cumsum)+500,500), 
                       limits = c(0,max(x$cumsum)+500))+
    ggtitle(data$date)
  print(plot)
})
dev.off()

# animation
animation <- image_animate(img, fps = 5)
animation

Спасибо вам за ваши предложения!

ОБНОВЛЕНИЕ: при использовании снегопада код намного короче, я не получаю таких же ошибок, но устройство по-прежнему не выдает сюжет.

########################################################################
# snowfall version
########################################################################
library(parallel)
library(snowfall)
library(ggplot2)
library(magick)

# creating some sample data for one year
# 4 categories; each category has a specific value per day
set.seed(1)
x <- data.frame(
  rep(as.Date((Sys.Date()-364):Sys.Date(), origin="1970-01-01"),4),
  c(rep("cat01",length.out=365),
    rep("cat02",length.out=365),
    rep("cat03",length.out=365),
    rep("cat04",length.out=365)),
  sample(0:50,365*4, replace=TRUE)
)
colnames(x) <- c("date", "category", "value")
x$category <- factor(x$category)

# creating a cumulative measure making the graphs appear "growing"
x$cumsum <- NA
for(i in levels(x$category)){
  x$cumsum[x$category == i] <- cumsum(x$value[x$category == i])
}
x <- x[order(x$date),]

# number of cores
cores <- detectCores()

# clustering
sfInit(parallel = TRUE, cpus = cores, type = "SOCK")

# splitting data for plotting
datalist <- split(x, x$date)

# making everything accessible in the cluster
sfExportAll()
sfLibrary(ggplot2)
sfLibrary(magick)

# opening magick-device
img <- image_graph(1000, 700, res = 96)

# plotting
out <- sfLapply(datalist, function(data){
  plot <- ggplot(data)+
    geom_bar(aes(category, cumsum), stat = "identity")+
    # holding breaks and limits constant per plot
    scale_y_continuous(expand = c(0,0), 
                       breaks = seq(0,max(x$cumsum)+500,500), 
                       limits = c(0,max(x$cumsum)+500))+
    ggtitle(data$date)
plot
})
dev.off()

# animation
animation <- image_animate(img, fps = 5)
animation

Когда используешь

img <- image_graph(1000, 700, res = 96)
out
dev.off()
animation <- image_animate(img, fps = 5)
animation

сюжет произведен. Однако вызов out выполняется очень медленно, поэтому я должен избегать этой опции, чтобы она работала.