Rがメモリ不足のデータを処理する方法を調べることに興味があります。私はbigmemoryパッケージと友達（bigtabulateとbiganalytics）を見つけましたが、誰かがこれらのパッケージでファイルバッキングを使用するうまくいった例を私に教えてくれることを望んでいました。その他のメモリ不足のヒントもいただければ幸いです。
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Charlie、MikeとJayに電子メールを送ってください。1 年か 2 年前の ASA の「フライト」データベースの例に関連する多くの例があります。
編集:実際、[ドキュメント] タブには、私が考えていた内容が含まれています。スクリプトもサイトにあります。
于 2011-02-14T21:45:37.410 に答える
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「CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R」をご覧ください。深刻な解決策が言及されている章「大容量メモリとメモリ不足データ」があります。たとえば、パッケージff。
于 2011-02-15T16:34:03.410 に答える
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その他のメモリ不足のヒントもいただければ幸いです。
私は頻繁に大きなデータセットを扱います。コードが最適化されていても、デスクよりもはるかに多くのリソースにアクセスできるため、AmazonEC2インスタンスを時々起動します。たとえば、26個のECU、8個のコア、68ギガのRAMを備えたインスタンスのコストは、1時間あたり約$ 0.80〜1.00です（スポットインスタンスの価格）。
それが妥当と思われる場合は、すでにRが設定されているパブリックマシンイメージを起動して、このジョブをすぐに実行できます。
于 2011-02-14T23:39:49.807 に答える