R語言怎么處理大數據時內存out of memory的問題

這篇文章主要介紹“R語言怎么處理大數據時內存out of memory的問題”，在日常操作中，相信很多人在R語言怎么處理大數據時內存out of memory的問題問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”R語言怎么處理大數據時內存out of memory的問題”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

R處理大數據時偶爾會出現out of memory的問題，相關解決方法：

1、memory.size()查看當前work space內存使用狀況（MB）

2、memory.limit()查看當前work space運行使用內存的上限

> memory.size()
[1] 94.2
> memory.limit()
[1] 8081

3、ls() 查看當前work space的變量

4、利用object.size()查看前一步返回結果中涉及的變量所占內存

> ls()
 [1] "aa"          "age"         "bb"          "diabetes"    "expression"  "geneID"      "n"           "patientData"
 [9] "patientID"   "sample1"     "sample2"     "sample3"     "status"     
> object.size(geneID)
88 bytes

5、rm()刪除一些不需要的變量（使用gc()進行Garbage collection）

> rm(geneID)
> rm(patientData)
> rm(patientID)
> rm(age)
> gc()
          used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
Ncells  999611 53.4    1770749 94.6  1442291 77.1
Vcells 1996363 15.3    3142662 24.0  2550980 19.5

6、memory.limit(Limit)，如果提高內存使用上限

> memory.limit(100000)
[1] 1e+05
> memory.limit()
[1] 1e+05
>

到此，關于“R語言怎么處理大數據時內存out of memory的問題”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！