Question

我有一组存储为.rds文件的大型栅格，比如

saveRDS(getwd(), readAll(raster))

（他们只有GTiff的一半，我不需要在GIS中打开它们）。通过

将它们变成堆栈

rdses  <- list.files(getwd(), pattern = '\\.rds$', full.names = TRUE)
maplist <- lapply(map_rds, function(x) readRDS(x))
mapstack <- raster::stack(map_list)

很好，但是当我将基于rds的堆栈发送到clusterR进行进一步处理时，例如

beginCluster(2)
clusterR(mapstack, calc, args (fun = myfun(x)), export = 'value')
endCluster()

R继续尝试在内存中运行整个操作，即使canProcessInMemory（mapstack）返回FALSE。由于缺少备用RAM，操作总是崩溃。

如果我将栅格保存为GeoTiff，然后将其堆叠并发送到clusterR，就不会发生这种情况 - 临时gri / grd文件会按原样创建并且RAM使用率很低。

有没有办法确保基于rds的堆栈的处理方式与基于GeoTiff的堆栈相同？

Answer 1

我不知道为什么这不适用于rds文件，但也许您可以尝试强制库栅格在磁盘上工作：

if(raster:::.toDisk() != TRUE) {
  setOptions(todisk = TRUE)
}

clusterR应该在磁盘上处理

1 个答案: