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我在使用 ff/ffdf 和 ffdfdply 函数时遇到“错误：无法分配大小为 ...MB 的向量”问题。

我正在尝试使用 ff 和 ffdf 包来处理已键入组的大量数据。数据（ffdf 表格格式）如下所示：

x = 

id_1    id_2    month    year    Amount    key
   1      13        1    2013     -200      11
   1      13        2    2013      300      54
   2      19        1    2013      300      82
   3      33        2    2013      300      70

.... (10+ Million rows)

唯一键是使用以下内容创建的： 

x$key = as.ff(as.integer(ikey(x[c("id_1","id_2","month","year")])))

通过使用 key 变量进行分组来总结，我有这个命令： 

summary = ffdfdply(x=x, split=x$key, FUN=function(df) {
  df = data.table(df)
  df = df[,list(id_1 = id_1[1], withdraw = sum(Amount*(Amount>0),na.rm=T), by = "key"]
  df
},trace=T)

使用 data.table 出色的分组功能（取自本次讨论的想法）。在实际代码中，有更多函数可应用于 Amount 变量，但即使这样，我也无法处理完整的 ffdf 表（表的较小子集可以正常工作）。

似乎 ffdfdplyis 使用了大量的内存，给出：

Error: cannot allocate vector of size 64MB

BATCHBYTES 似乎也没有帮助。任何有 ffdffply 经验的人都可以推荐任何其他方法来解决这个问题，而无需将 ffdf 表预先拆分成块？

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使用 ff/ffbase 最困难的部分是确保您的数据保留在 ff 中，而不是意外将其放入 RAM。一旦您将数据放入 RAM 中（主要是由于对数据何时放入 RAM 以及何时不放入 RAM 的一些误解），很难从 R 中取回 RAM，如果您正在处理 RAM 限制，一个小的额外 RAM 请求将得到您的“错误：无法分配大小向量”。

现在，我认为您错误地指定了 ikey 的输入。看?ikey，它需要一个 ffdf 作为输入参数，而不是几个 ff 向量。可能这已将您的数据放在 RAM 中，而您想要的可能是使用ikey(x[c("id_1","id_2","month","year")])

它在我的计算机上模拟了一些数据，如下所示以获得具有 24Mio 行的 ffdf，以下不会给我带来 RAM 问题（它在我的机器中使用了大约 3.5Gb 的 RAM）

require(ffbase)
require(data.table)
x <- expand.ffgrid(id_1 = ffseq(1, 1000), id_2 = ffseq(1, 1000), year = as.ff(c(2012,2013)), month = as.ff(1:12))
x$Amount <- ffrandom(nrow(x), rnorm, mean = 10, sd = 5)
x$key <- ikey(x[c("id_1","id_2","month","year")])
x$key <- as.character(x$key)
summary <- ffdfdply(x, split=x$key, FUN=function(df) {
  df <- data.table(df)
  df <- df[, list(
    id_1 = id_1[1], 
    id_2 = id_2[1],
    month = month[1],
    year = year[1],
    withdraw = sum(Amount*(Amount>0), na.rm=T)
  ), by = key]
  df
}, trace=TRUE)

另一个原因可能是您在 RAM 中有太多您没有谈论的其他数据。还要标记在 ff 中，您的所有因子级别都在 RAM 中，如果您正在处理大量字符/因子数据，这也可能是一个问题 - 在这种情况下，您需要问自己是否真的需要这些数据分析与否。

于 2013-08-16T08:19:49.883 回答