通常、データはRAMにロードされます。 任意のディスクにデータをロードしたパッケージではなく、RAMRでは大きなデータを素早く読み込むためのパッケージ
答えて
はありますbigtabulate
、bigalgebra
、biganalytics
、などのような関連のパッケージと一緒に、bigmemory
パッケージをチェックしてください。 ff
もありますが、bigmemory
スイートのようにユーザーフレンドリーではありません。 bigmemory
スイートは、ff
の使用の難しさによって部分的に動機づけられたと報告されています。私はそれが好きです。なぜなら、bigmatrix
オブジェクトにアクセスするには、自分のコードにほとんど変更を加える必要がなかったからです。標準の行列とほぼ同じ方法で操作できるため、コードは再利用可能です。
RNetCDF
とncdf
のようなパッケージでNetCDF4経由のHDF5もサポートされています。これは、大規模なデータセットの効率的な保存とアクセスのための、一般的なマルチプラットフォーム、マルチ言語の方法です。
基本的なメモリマッピング機能が必要な場合は、mmap
パッケージを参照してください。
Bigmemoryは、Rの外部にあるRAM内のオブジェクトへの外部ポインタと、適切なセマンティクスとして開始されました。ファイルベースのものはffに応答して来ましたが、それは大きなメモリを開始しませんでした。 mmapのヒントと同様、hdf5とnetcdfへのポインタも適切で正しいです。 –
はい、ffパッケージで対応できます。
詳細はTask View on High-Performance Computingをご覧ください。
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