# rnorm(z,a,b) produce z valores aleatorios normales(a,b)

######## Secuencial #######
# Parámetros para la normal
a = 2
b = 7

t1 = Sys.time() # tiempo inicial del sitema 
y1 = rnorm(55000000,a,b)
t11 = Sys.time()  # tiempo final del sitema para la primera norma

y2 = rnorm(60000000,a,b)
t12 = Sys.time() # tiempo final del sistema para la segunda norma

t2 = Sys.time() # tiempo final del sistema
tt = t2-t1 

res_secuencial = c(secuencial=tt,parte_1=t11-t1,parte_2=t12-t11)

res_secuencial


########## Paralelo ##########
# El mismo código en paralelo con 2 nodos


no.estandares = function(x,a,b){
  
  m1 = 0 
  m2 = 0
  
  if(x==1) {
    m1 = Sys.time()
    y = rnorm(55000000,a,b)
    m2 = Sys.time()
    
    
  }
  if(x==2) {
    m1 = Sys.time()
    y = rnorm(60000000,a,b)
    m2 = Sys.time()
    
  }
  
  d = as.numeric(difftime(m2,m1), units="secs") # Calcula m1-m2 
  z = list()
  z[[1]] = y
  z[[2]] = m1
  z[[3]] = m2
  z[[4]] = d
  
  return(z)
  
}

library(parallel)

cl <- makeCluster(2)
l1 = Sys.time()
res = clusterApply(cl, x = 1:2, fun = no.estandares,2,7)
l2 = Sys.time()
stopCluster(cl)


res_paralelo = c(secuencial=tt,paralelo_total =  difftime(l2,l1), paralelo_1 = res[[1]][[4]],
                 paralelo_2= res[[2]][[4]] )


res_secuencial
res_paralelo