如何在ff包的fpdf对象中进行算术运算答案

【问题标题】：how to make arithmatic operations in ffdf object of ff package如何在ff包的fpdf对象中进行算术运算
【发布时间】：2016-02-04 16:59:36
【问题描述】：

我有制作 ffdf 对象的脚本：

library(ff)
library(ffbase)

setwd("D:/My_package/Personal/R/reading")
x<-cbind(rnorm(1:100000000),rnorm(1:100000000),1:100000000)
system.time(write.csv2(x,"test.csv",row.names=FALSE))

system.time(x <- read.csv2.ffdf(file="test.csv", header=TRUE,         first.rows=1000, next.rows=10000,levels=NULL))

现在我想将 x 的第 1 列增加 5。
为了执行这样的操作，我使用了 ff 包的方法 'add()'：

add(x[,1],5)

输出正常（第 1 列增加 5）。但是额外的 RAM 分配是灾难性的 - 看起来好像我在 RAM 中操作整个数据帧而不是 ffdf 对象。

所以我的问题是关于在没有大量额外 RAM 分配的情况下处理 ffdf 对象元素的正确方法。

【问题讨论】：

标签： r memory ff bigdata

【解决方案1】：

你可以这样做

require(ffbase)

x <- ff(1:10)
y <- x + 5
x
y

ffbase 已算出所有算术运算请参阅 help("+.ff_vector")

【讨论】：

@jwijffels：非常感谢。我会更加关注这个包。

【解决方案2】：

我已经使用块方法进行算术计算而没有额外的 RAM 开销（请参阅问题部分中的初始脚本）：

chunk_size<-100
m<-numeric(chunk_size)
chunks <- chunk(x, length.out=chunk_size)

system.time(
    for(i in seq_along(chunks)){
      x[chunks[[i]],][[1]]<-x[chunks[[i]],][[1]]+5
    }
)
x

现在，我将 x 对象的第 1 列的每个元素增加了 5，而没有大量的 RAM 分配。

“chunk_size”也调节块的数量 -> 使用的块越多，RAM 开销就越小。但可能会出现处理时间问题。

ffdf中关于chunk的简单例子和解释在这里：
https://github.com/demydd/R-for-Big-Data/blob/master/09-ff.Rmd

无论如何，很高兴听到其他方法。

【讨论】：