在 R 中哪些包可以快速加载更大的数据答案

【问题标题】：In R which packages for loading larger data quickly在 R 中哪些包可以快速加载更大的数据
【发布时间】：2012-02-24 14:01:07
【问题描述】：

在 R 中，数据通常加载到 RAM 中。是否有任何将数据加载到磁盘而不是 RAM 的软件包

【问题讨论】：

除了Iterator和Dirk的回答，处理大数据的还有sqldf、RMySQL、RSQLite（HPC TV里也有注明）。

标签： r

【解决方案1】：

查看bigmemory 包，以及bigtabulate、bigalgebra、biganalytics 等相关包。还有ff，虽然我觉得它不像bigmemory 套件那样用户友好。据报道，bigmemory 套件的部分动机是难以使用ff。我喜欢它，因为它只需对我的代码进行很少的更改即可访问bigmatrix 对象：它可以以与标准矩阵几乎完全相同的方式进行操作，因此我的代码非常可重用。

还通过 NetCDF4 支持 HDF5，在 RNetCDF 和 ncdf 等软件包中。这是一种流行的、多平台、多语言的方法，用于高效存储和访问大型数据集。

如果您需要基本的内存映射功能，请查看mmap 包。

【讨论】：

Bigmemory 最初只是一个外部指针，指向 R 之外的 ram 中的对象，加上适当的语义。基于文件的东西是对 ff 的响应，但这并没有启动 bigmemory。您指向 hdf5 和 netcdf 的指针也很好且正确，mmap 的提示也是如此。

【解决方案2】：

是的，ff 包可以做到这一点。

您可能想查看Task View on High-Performance Computing 了解更多详情。

【讨论】：