如下：
Error : cannot allocate vector of size X Gb
類似于這種問題的可能處理辦法：
1. 可以用matrix盡量不要用data frame;
2. 可以用integer matrix盡量不要用 double matrix;
3. 對(duì)于大量運(yùn)算后最好加上一個(gè)gc(), 強(qiáng)制R語言回收內(nèi)存；
4. 對(duì)于大矩陣而言用bigmemory包，可以將大矩陣放到臨時(shí)文件中，不占用內(nèi)存。
補(bǔ)充：R語言之內(nèi)存管理
在處理大型數(shù)據(jù)過程中，R語言的內(nèi)存管理就顯得十分重要，以下介紹幾種常用的處理方法。
1，設(shè)置軟件的內(nèi)存
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memory.size(2048) #設(shè)置內(nèi)存大小 memory.size(NA) #查看當(dāng)前設(shè)置下最大內(nèi)存 #or memory.limit() memory.size(F) #查看當(dāng)前已使用的內(nèi)存 #or library(pryr) mem_used() mem_change(x <- 1:1e6) #查看執(zhí)行命令時(shí)內(nèi)存的變化 memory.size(T) #查看已分配的內(nèi)存 |
注意剛開始時(shí)已使用內(nèi)存和已分配內(nèi)存是同步增加的，但是隨著R中的垃圾被清理，已使用內(nèi)存會(huì)減少，而已分配給R的內(nèi)存一般不會(huì)改變。
2，對(duì)象的存儲(chǔ)
R中的對(duì)象在內(nèi)存中存于兩種不同的地方，一種是堆內(nèi)存（heap），其基本單元是“Vcells”，每個(gè)大小為8字節(jié)，新來一個(gè)對(duì)象就會(huì)申請(qǐng)一塊空間，把值全部存在這里，和C里面的堆內(nèi)存很像。第二種是地址對(duì)（cons cells），和LISP里的cons cells道理一樣，主要用來存儲(chǔ)地址信息，最小單元一般在32位系統(tǒng)中是28字節(jié)、64位系統(tǒng)中是56字節(jié)。
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ls() #查看當(dāng)前對(duì)象 object.size() 查看對(duì)象所占內(nèi)存 #or library(pryr) object_size() #區(qū)別于前者，它進(jìn)行了換算 |
1) 新建對(duì)象分配合適的內(nèi)存
R會(huì)將新的對(duì)象存儲(chǔ)在“連續(xù)”的內(nèi)存中，如果沒有這樣的空間就會(huì)返回“Cannot allocate vector of size...” 的錯(cuò)誤，有以下幾種處理方法:
a) 如果有多個(gè)矩陣需要存儲(chǔ)，確保優(yōu)先存儲(chǔ)較大的矩陣，然后依次存儲(chǔ)較小的矩陣.
b) 預(yù)先分配合適的內(nèi)存.
大家都知道R中矩陣的維度并不需要賦一個(gè)固定的值（很多語言的數(shù)組長(zhǎng)度不能為變量），這為寫程序帶來了極大的方便，因此經(jīng)常在循環(huán)中會(huì)出現(xiàn)某個(gè)矩陣越來越長(zhǎng)的情況，實(shí)際上，矩陣每增長(zhǎng)一次，即使賦給同名的變量，都需要新開辟一塊更大的空間，假設(shè)初始矩陣為100K，第二個(gè)為101K，一直增到120K，那么，將會(huì)分別開辟100K、101K一直到120K的連續(xù)堆內(nèi)存，如果一開始就開一塊120K的，使之從101K逐漸增長(zhǎng)到120K，將會(huì)大大地節(jié)約內(nèi)存。cbind函數(shù)也是這個(gè)道理，所以在循環(huán)中要注意不要濫用。
c) 換到64位的計(jì)算機(jī)，這種問題較少出現(xiàn).
2) 改變當(dāng)前對(duì)象的存儲(chǔ)模式
例如某個(gè)矩陣默認(rèn)就是"double"的，如果這個(gè)矩陣的數(shù)值都是整數(shù)甚至0-1，完全沒必要使用double來占用空間，可以將其改為整數(shù)型，可以看到該對(duì)象的大小會(huì)變?yōu)樵瓉淼囊话搿?/p>
storage.mode(x) #查看對(duì)象的存儲(chǔ)模式 storage.mode(x) <- "integer" #整數(shù)型存儲(chǔ)模式
3) 清理中間對(duì)象
rm() #刪除變量的引用，經(jīng)常用它來清理中間對(duì)象，其中比較重要的文件可以存在硬盤里，比如csv文件或者RSqlite等
gc() #清理內(nèi)存空間
4) 清理其他對(duì)象
.ls.objects() #查看內(nèi)存消耗較大的文件，并處理掉其他無關(guān)對(duì)象.代碼如下:
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.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by = "Size", decreasing=TRUE, head = TRUE, n = 10) { napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x) fn(get(x, pos = pos))) names <- ls(pos = pos, pattern = pattern) obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1]) obj.mode <- napply(names, mode) obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class) obj.size <- napply(names, object.size) / 10^6 # megabytes obj.dim <- t(napply(names, function(x) as.numeric(dim(x))[1:2])) vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function") obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec] out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim) names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns") out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ] if (head) out <- head(out, n) out } |
3，修改存儲(chǔ)地址
這部分可參考文獻(xiàn)1。在xp系統(tǒng)上試了一下，得到的存儲(chǔ)地址總是不變，不知道xp系統(tǒng)上有沒有效...
4，選取數(shù)據(jù)集的子集
這是沒有辦法的辦法，遲早要處理全部的數(shù)據(jù)，不過可以借此調(diào)試代碼或是建模，如在合適的地方清理中間對(duì)象
5，寫成腳本文件
Hadley Wickham 建議寫成腳本文件，運(yùn)行后再清理掉臨時(shí)文件
6，使用SOAR包
它可以將特定對(duì)象存儲(chǔ)為RData文件并無需加載到內(nèi)存就能進(jìn)行分析
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r = data.frame(a=rnorm(10,2,.5),b=rnorm(10,3,.5)) library(SOAR) Sys.setenv(R_LOCAL_CACHE=”testsession”) ls() Store(r) ls() mean(r[,1]) r$c = rnorm(10,4,.5) ls() |
7，一個(gè)有趣的函數(shù)
它會(huì)告訴你哪一行的代碼消耗了多少時(shí)間、內(nèi)存，釋放多少內(nèi)存，復(fù)制了多少向量.
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library(devtools) devtools::install_github("hadley/lineprof") library(lineprof) source("D:/test/test.R") prof <- lineprof(test("D:/test/testcsv")) shine(prof) |
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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