そういえば長いこと投稿していなかった。。。

Rでデータの分割・処理適用・結合を行う上でとても便利なパッケージのひとつにplyrさんがあります。

以下のスライドをみてから使い始めましたが、今では欠かせないパッケージのひとつとなっています。
http://www.slideshare.net/teramonagi/tokyo-r30-20130420

このplyrさんのXXply系の関数には「.parallel」という並列処理を可能とするオプションがあります。

マルチスレッドなCPUと潤沢なメモリがあるなら、それを有効活用して大量データも効率よく処理しましょう。

Windows環境化では、doParallelパッケージを使うことでこのオプションを有効にすることができます（64bit Windows7環境にて確認）。

# ライブラリを読み込む
library(plyr)
library(doParallel)

# 並列数の設定
registerDoParallel(makeCluster(7))

# 処理対象データの読み込み
d <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors=F)

# ddplyで入出力共にデータフレームとなる独自の処理を実行
result <- ddply(d, "group", .parallel=TRUE, function(targets){...})

タスクマネージャーをみると、並列処理を有効にした場合はCPUがガリガリ仕事をしていることがわかります。

ちなみに進捗状況を示す「.progress="text"」のオプションは、並列処理時には使えません。こんな警告が出ます。

Progress disabled when using parallel plyr

.parallelオプションのおかげでplyrさんの利便性を保ちつつ、ネックである処理の遅さをある程度解決できます。

ばんざーい。

以上