Question

我正在使用大型数据集，经常在我的工作站和笔记本电脑之间切换。将工作区图像保存到.RData对我来说是最自然和最方便的方式，因此这是我想要在两台计算机之间同步的文件。

不幸的是，它往往相当大（几GB），因此高效的同步要求我用笔记本电脑连接笔记本电脑或用USB记忆棒移动文件。如果我在工作站旁边忘记同步我的笔记本电脑，我需要花费数小时来确保所有内容都是同步的。

然而，最大的对象变化相对较少（尽管我经常使用它们）。我可以将它们保存到另一个文件，然后在保存会话之前删除它们并在恢复会话后加载它们。这会起作用，但会非常烦人。此外，我必须记住在修改时保存它们。它很快就会变成一团糟。

是否有更有效的方法来处理如此大的数据块？

例如，如果有.RData的替代格式，我的问题就会解决 - 其中.RData是一个目录，而该目录中的文件是要加载的对象。

Answer 1

您可以使用saveRDS：

objs.names <- ls()
objs <- mget(objs.names) 
invisible(
  lapply(
    seq_along(objs), 
    function(x) saveRDS(objs[[x]], paste0("mydatafolder/", objs.names[[x]], ".rds"))
) )

这会将会话中的每个对象保存到＆＃34; mydatafolder＆＃34;文件夹作为单独的文件（确保手头创建文件夹）。

不幸的是，这会修改所有对象的时间戳，您不能依赖rsync。您可以先使用readRDS阅读对象，查看哪些对象已更改为identical，并且仅在更改的对象上运行上面的lapply，以便您可以使用{{1}之类的内容}}

更高效的.RData？

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