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我的机器中有 6 GB 内存（Windows 7 Pro 64 位），在 R 中，我得到

> memory.limit()
6141

当然，在处理大数据时，会出现内存分配错误。所以为了让 R 使用虚拟内存，我使用

> memory.limit(50000)

现在，在运行我的脚本时，我不再有内存分配错误，但是 R 占用了我计算机中的所有内存，所以在脚本完成之前我无法使用机器。我想知道是否有更好的方法让 R 管理机器的内存。我认为它可以做的事情是使用虚拟内存，如果它使用的物理内存超过用户指定的。有没有这样的选择？

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查看 ff 和 bigmemory 包。这使用知道 R 对象的函数将它们保存在磁盘上，而不是让操作系统（它只知道内存块，但不知道它们代表什么）。

于 2013-04-06T01:12:27.133 回答
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R 不管理机器的内存。那是操作系统的责任。在 Windows 上存在的唯一原因是因为（memory.size来自）：memory.limithelp("Memory-limits")

 Under Windows, R imposes limits on the total memory allocation
 available to a single session as the OS provides no way to do so:
 see 'memory.size' and 'memory.limit'.

R 对象还必须占用 RAM 中的连续空间，因此您可能会遇到仅使用几个大对象的内存分配问题。您可能会更加小心您创建的对象的数量/大小，并避免使用太多内存。

于 2013-04-05T17:56:48.130 回答
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这不是一个解决方案，而是一个建议。尽可能使用内存高效的对象：例如，使用矩阵而不是 data.frame。

这里有一个例子

m = matrix(rnorm(1000), 2, 2)
d = as.data.frame(m)
object.size(m)
232 bytes
object.size(d)
808 bytes
于 2013-04-05T18:07:23.010 回答