Question

我试图合并一个大文件和一个较小的文件。我在R中有关于内存管理的read many个其他帖子，并且无法找到解决它的非极端（去64位，上传到群集等）的方法。我已经尝试了一些bigmemory包，但未能找到解决方案。在我沮丧地举起双手之前，我以为我会在这里试试。

我正在运行的代码如下所示：

#rm(list=ls())
localtempdir<- "F:/Temp/"
memory.limit(size=4095)
[1] 4095
    memory.size(max=TRUE)
[1] 487.56
gc()
         used (Mb) gc trigger  (Mb) max used  (Mb)
Ncells 170485  4.6     350000   9.4   350000   9.4
Vcells 102975  0.8   52633376 401.6 62529185 477.1

client_daily<-read.csv(paste(localtempdir,"client_daily.csv",sep=""),header=TRUE)
object.size(client_daily)
>130MB

sbp_demos<-read.csv(paste(localtempdir,"sbp_demos",sep=""))
object.size(demos)
>0.16MB
client_daily<-merge(client_daily,sbp_demos,by.x="OBID",by.y="OBID",all.x=TRUE)
Error: cannot allocate vector of size 5.0 MB

我想我在问这有什么聪明的方法不涉及购买新硬件吗？

我需要能够merge创建一个更大的对象。
然后我需要用更大的对象做回归等。

我应该放弃吗？ bigmemory应该能够帮助解决这个问题吗？

任何指导都非常感谢。

详细信息：R版本2.13.1（2011-07-08）平台：i386-pc-mingw32 / i386 （32位）Intel 2 Duo Core @ 2.33GHz，3.48GB RAM

Answer 1

正如Chase已经提到的，您可以尝试data.table或sqldf。

对于任何一个，如果你正确设置索引，你可能会从中获得更多的果汁。

使用data.table，你会：

dt1 <- data.table(sbp_demos, key='OBID')
dt2 <- data.table(client_daily, key='OBID')

## Do an INNER JOIN-like operation, where non-matching rows are removed
mi <- dt1[dt2, nomatch=0]

## Do a RIGHT JOIN(?)-like operation ... all rows in dt2 will be returned.
## If there is no matching row in dt1, the values in the dt1 columns for
## the merged row will be NA
mr <- dt1[dt2]

如果再次转到sqldf路线，look at example 4i on its website，请确保正确使用索引。

大合并/内存管理

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