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过去两天我一直在尝试使用 RxImport 函数将大型 CSV（9 gigs）转换为 XDF 格式，但没有成功。

该过程似乎开始时 R 服务器逐块读取数据块，但几分钟后它变慢到爬行，然后在大约 6 小时后完全失败，Windows 停止服务器说它的 RAM 用完。

我正在使用的代码如下：

我正在运行 Microsoft R Server，版本 9.0.1。在具有 16gig RAM 的 Windows 7 机器上。

谢谢

我已经使用mrsdeploy::remoteLogin()

接下来我开始一个远程会话mrsdeploy::remoteCommandLine()

如果我尝试使用system("pwd")我没有得到回应。

我猜对 shell 的访问被阻止了——有人知道这是在哪里控制的吗？

我在 MS Visual Studio 中使用 RevoScaleR 包，我被困在一个步骤上。

我有一个 XDF 文件，其中有一列名为“Total_Admits_Pred”。我有另一个 XDF 文件，其中有一列名为“Total_Admits”。

两个 XDF 文件的行数相同。我想将这两个 XDF 文件合并到一个包含这两列的 XDF 文件中。我怎么能那样做？

谢谢！

托马斯

我正在尝试使用 R 和 SQL Server 2016 进行流失分析。我已将数据集上传到本地 SQL Server 的数据库中，并对此数据集进行了所有初步工作。好吧，现在我有了这个函数trainModel()，我可以用它来估计我的随机模型森林：

但是当我运行这个函数时，我得到了这个错误的输出：

对于此警告消息，该函数trainModel()不会创建对象rx_forest_model

有没有人对如何解决这个问题有任何建议？

好吧，标题说明了一切，

caret 包允许 trainControl 使用并行处理，以及 SQL Server R Services 作为 microsoft R 实现提供的并行计算能力，但我不知道两者是否兼容。

我刚刚开始了一份工作，我需要快速了解 Microsoft R。

我想了解一些并行函数，例如 rxSummary / rxGetInfo / rx* .... 其他函数。

我想在家里使用这些功能。但我只有 Mac OS 电脑。

是否可以使用 Mac OS 获得此功能....？

我已经安装了 Micosoft R Open……但这似乎只提供了改进的数学库。

我注意到 Microsoft 客户端可用于 Unix / Windows 操作系统。

但希望，我想避免使用虚拟场景。

还有其他选择吗...？

我目前在 MRS 中使用 rxLogit 模型作为 MRO 中标准 GLM 模型的替代品（约 300,000 行，但 3 个因子具有 200、400 和 5000 级别）。这将我在具有 128 GB RAM 的 2x6 核心 Xeon 上的计算时间从 26 小时缩短到 7 小时。

在估计之后，我需要/想要计算聚类的稳健标准误差。在标准 RI 中，可以通过多种方式执行此操作，例如，通过 multiwayvcoc 包中的 cluster.vcoc()。

我尝试将带有 as.glm() 的 rxLogit 对象转换为 glm 对象并随后执行我的分析，但随后出现以下错误：

我在调用时也会收到此错误，例如，summary(as.glm(rxLogitObject))。

有没有人遇到过类似/相同的问题并可以提供解决方案？

非常感谢，

尼克拉斯

我正在尝试使用传递给存储过程的参数在 R-Services 中运行一个简单的 R sum，但我不知道该怎么做，也找不到一个好的例子。这是我到目前为止所拥有的：

我的问题是如何将存储过程 ( @aand @b) 中读取的变量传递给 R 脚本？

我有一个到我的 SQLServer 上的表的 SQL 连接，我使用以下行导入了该表：

然后，我的目标是使用 rxImport 保存/导入此表并将其保存到我调用的 .xdf 文件中readTest <- 'read_test.xdf

表很大，所以我在我的 rxImport 中设置了这个：

但是，它现在已经运行了 10 分钟，并且没有在屏幕上打印正在读取/导入的行的进度。我做对了吗？我想输出类似 RxForest 或类似的 ML 算法运行时打印的“进度”？

谢谢。

我在 SQL Server 2016 中有一个存储过程，我在其中执行外部 R 脚本。我无法弄清楚为什么该程序对我有用，但是每当有人运行它时，他们都会收到此错误。他们运行一次后，我也无法运行该程序，并且此错误是默认结果：

存储过程执行通过 RODBC 链接到单独数据库的 R 脚本、提取数据、执行操作并将结果发送回 SQL 以填充表。

编辑：包括存储过程代码：