处理在 R 中仍然需要很长时间才能执行的缓存块？答案

【问题标题】：Dealing with a cached chunk that is still taking a long time to execute in R?处理在 R 中仍然需要很长时间才能执行的缓存块？
【发布时间】：2020-11-24 21:11:38
【问题描述】：

我目前有一个 1000 万行的表，我正在上传到 R。我知道上传到 R 的过程需要一些时间，因此我决定将我的块存储为 chache = TRUE 并且我做了很好的措施关注

knitr::opts_chunk$set(cache = TRUE, warning = FALSE, 
                      message = FALSE, cache.lazy = FALSE)

当我重新运行我的 RMarkdown 文档时，仍然需要 30 分钟以上的时间来执行具有大数据框的块。为什么我的结果没有被缓存，因此它不需要花费很长时间来执行？我没有对查询进行任何更改，后端数据也没有更新。

【问题讨论】：

这对yihui.org/en/2018/06/cache-invalidation有帮助吗？
可能，我所做的唯一更改是添加 cache.cmets = FALSE
如果缓存的对象足够大，即使缓存信息已经是 R 二进制格式（应该有最快的加载时间......），它也可能需要很长时间才能加载缓存信息？

标签： r caching google-bigquery r-markdown knitr

【解决方案1】：

在你的问题中你有chache = TRUE，你的意思是cache = TRUE吗？

您也可以在它自己的 R 脚本中完成繁重的处理，并在您的 Rmarkdown 中使用source('rscript.R') 调用它。在 .R 文件中设置缓存的位置

如this link 中所述，您可以自己缓存对象...

if (file.exists("results.rds")) {
  res <- readRDS("results.rds")
} else {
  res <- compute_it()  # a time-consuming function
  saveRDS(res, "results.rds")
}

【讨论】：