我正在一个工作区很大的项目上。不幸的是，我无法保存工作区，并且冻结了。如果我的工作区很小，我可以只用一个数据框来做save.image()
>library(dplyr); library(tidyr);library(tidyverse);library(tidytext);library(pryr)
>master = readRDS("data")
> pryr::object_size(master)
527 MB
>save.image(safe=F)
> pryr::mem_used()
682 MB
> memory.limit()
[1] 8142
大约需要10秒钟，但是可以保存116 MB压缩的.Rdata文件。另外，如果我尝试save.image(compress=F)，则只需不到一秒钟的时间。
> master_tidy = master %>% unnest_tokens(word, text)
> pryr::object_size(master_tidy)
565 MB
> pryr::mem_used()
758 MB
现在，如果我尝试运行save.image()或save.image(compress=F)，它将卡住，并且我必须终止R，因为停止请求也不起作用。如果运行任务管理器，我确实会看到R卡住时它使用100+ MB / s的磁盘和2％的CPU（取决于压缩类型），但即使15分钟后它仍在运行save.image()。另外，我在目录中看到.RdataTmp文件，并尝试save.image(safe=F)无济于事。我感到很奇怪，在我unnest_tokens()之后，我无法再使用save.image()，但是我无法使用摇摇枪的整洁文本示例来重新创建此示例，所以我不确定问题出在哪里。
答案 0 :(得分：0)
我怀疑您可能不喜欢我在这里的答案，但是也许其中的想法可以以他们帮助我的方式帮助您！您所遇到的问题以一种具体的方式表明，保存R工作区（作为跟踪工作或节省时间的一种方式）不适合用于数据分析工作流。
您可以采用工作流程where your R script is the "real" thing，而不是像可以在任何未知状态下随时打开R工作区（“真实”的东西？）那样进行分析，使用，跟踪，保存等。
引用ESS manual：
源代码是真实的。对象是源代码的实现。每个用户修改的对象的源都放在一个或多个特定目录中，以供以后编辑和检索。
.RData，启动R时不要加载.RData saveRDS()