Rのメモリを増やすには？

Question

私はRでの3Gbのcsvファイルをロードしようとしていますし、私は次の警告取得：

警告メッセージ：

1：スキャン（ファイル、何を、nmaxと、9月、12月、引用、スキップ、Inを（file、what、nmax、sep、dec、quote、skip、nlines、na.strings、0、0、0、0、0、0、0、0、 ： 総割り当ては7128Mbに達しました：help（memory.size）を参照

私はこれをやってみました：

memory.size（）

[1] 766.68

memory.limit（）

[1] 7128

しかし、それでもまだ、私のファイルロードされず、この警告が表示され続けます。私はこのファイルをRで読むことができますか？

ありがとうございました！

Answer 1

大規模なデータセットをロードするとき、Rは非常にメモリ非効率です。 documentationから： 大きなファイルを読み込むとき

メモリ使用量

これらの機能は、メモリの意外な量を使用することができます。 「Rデータ インポート/エクスポート」マニュアルには、ここでの補足として幅広い議論があります。

アトムベクタークラスの1つとしてcolClassesが指定されている場合は、メモリがより少なくなります。これは特に、多くの異なる数値を取る 列を読み取るときに、 の別個の値を文字列として格納すると、それが整数として格納されるメモリの最大14倍を取ることができるためです。

軽度のオーバー見積もりでも、nrowsを使用するとメモリ使用量が増えます。

comment.char = ""を使用すると、read.tableよりもかなり速くなります。 デフォルトです。

read.tableを、多くの列を持つ 特に、大きな行列を読み取るための適切なツールではありません。非常に異なるクラスの列を有することができるデータフレーム を読み取るように設計されています。代わりに 行列に対してスキャンを使用してください。