我在17列上比较了800万个观测值的成对字符串距离。
因为我遇到内存问题，我想请求有关子设置技术或其他方法的帮助来解决这个问题。
在本网站的different问题中，我请求帮助以加快我编写的原始代码（基于尚未another的问题）。得到的答案（感谢@alistaire）提供了非常有用的帮助，并极大地提高了速度。但是，在真实数据上，使用这种方法很快就会耗尽内存。
考虑以下测试数据，只需要比较三个变量：
ptb.valid.txt当我运行以下代码时，我得到了所需的输出并非常快。
df <- data.frame(names=c("A ADAM", "S BEAN", "A APPLE", "J BOND", "J BOND"),
v1=c("Test_a", "Test_b", "Test_a", "Test_b", "Test_b"),
v2=c("Test_c", "Test_c", "Test_d", "Test_d", "Test_d"))
但是当我运行原始数据时，这种方法会导致内存问题。然而，我想使用这种方法，因为它非常快。
是否有任何可用的技术/方法将此代码应用于800万data.frame的子集，以便每行与data.frame中的每一行进行比较？
我正在研究的系统有：
12个核心
128GB RAM