Hola, parece que hay diferencias considerables para paralelizar en windows con 
mclapply:

https://www.r-bloggers.com/implementing-mclapply-on-windows-a-primer-on-embarrassingly-parallel-computation-on-multicore-systems-with-r/

(aunque esto es de 2014)

Hay alternativas como foreach, aunque mucho me temo  que *no* se puede 
paralelizar el acceso a disco (que es lo que requiere la lectura de ficheros) 
en windows, no tengo idea en otras plataformas.

Por si te sirve para comparar los dos enfoques (hay diferencia pero 
despreciable en la prueba que yo he hecho, a lo mejor te da algun resultado):

rm(list=ls())
gc()


library(data.table)

archivos<-list.files()

# Version NO PARALELA
time1 <- Sys.time()
out <-  for(i in 1:length(archivos)){
  fread(archivos[i],header=T,dec=",",sep=";")
}
time2 <- Sys.time()
print(paste("Tiempo de lectura =", time2 - time1))

# VERSION PARALELA

library(foreach)
time1 <- Sys.time()
out <-  foreach(i = 1:length(archivos),
                .packages = 'data.table') %dopar%
  fread(archivos[i],header=T,dec=",",sep=";")
time2 <- Sys.time()
print(paste("Tiempo de lectura =", time2 - time1))


El 12/06/2017 a las 20:59, 
r-help-es-requ...@r-project.org<mailto:r-help-es-requ...@r-project.org> 
escribi�:

Paralelizar R en windows (Jes�s Para Fern�ndez)

--
Pedro Concejero
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