运行RJDBC0.2-4的dbGetQuery时出现以下错误:Errorin.jcall(rp,"I","fetch",stride):java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace以下是我的代码:Sys.setenv(JAVA_HOME='C:/ProgramFiles(x86)/Java/jdk1.7.0_25')options(java.parameters='-Xmx1g')library(rJava)library(rjson)library(RJDBC)#OutputJavaversion.jinit()print(.jcall("java
我一直在处理一些包含基因表达数据的大文件，最近在升级到R3.5.0后，我遇到了将这些数据加载到R中的问题。使用大约8GB内存(我的mac有16GBRAM)后，如果我尝试读取另一个文件，我会收到以下错误:Error:vectormemoryexhausted(limitreached?)我发现之前的帖子(Error:vectormemoryexhausted(limitreached?))建议我尝试将环境变量R_MAX_VSIZE设置为更高的值，因此我尝试了以下操作:Sys.setenv(R_MAX_VSIZE=16e9)但是，我仍然遇到同样的错误。我没有正确设置环境变量吗？有什么我遗漏
我一直在处理一些包含基因表达数据的大文件，最近在升级到R3.5.0后，我遇到了将这些数据加载到R中的问题。使用大约8GB内存(我的mac有16GBRAM)后，如果我尝试读取另一个文件，我会收到以下错误:Error:vectormemoryexhausted(limitreached?)我发现之前的帖子(Error:vectormemoryexhausted(limitreached?))建议我尝试将环境变量R_MAX_VSIZE设置为更高的值，因此我尝试了以下操作:Sys.setenv(R_MAX_VSIZE=16e9)但是，我仍然遇到同样的错误。我没有正确设置环境变量吗？有什么我遗漏
我有两个数据框df1和df2，每个都有大约1000万行和4列。我使用RODBC/sqlQuery将它们读入R没有问题，但是当我尝试rbind它们时，我得到了最可怕的R错误消息:cannotallocatememory。必须有更有效的方法来更有效地执行rbind——有人想分享他们最喜欢的技巧吗？例如，我在sqldf的文档中找到了这个示例:#rbinda7r这是最好的/推荐的方法吗？更新正如JDLong在他对thisquestion的回答中所建议的那样，我在上面的sqldf调用中使用关键的dbname=tempfile()参数让它工作。 最佳答案
我有两个数据框df1和df2，每个都有大约1000万行和4列。我使用RODBC/sqlQuery将它们读入R没有问题，但是当我尝试rbind它们时，我得到了最可怕的R错误消息:cannotallocatememory。必须有更有效的方法来更有效地执行rbind——有人想分享他们最喜欢的技巧吗？例如，我在sqldf的文档中找到了这个示例:#rbinda7r这是最好的/推荐的方法吗？更新正如JDLong在他对thisquestion的回答中所建议的那样，我在上面的sqldf调用中使用关键的dbname=tempfile()参数让它工作。 最佳答案
当我只使用glm进行训练时，一切正常，我什至没有接近耗尽内存。但是当我运行train(...,method='glm')时，内存不足。这是因为train为交叉验证的每次迭代(或任何trControl过程)存储了大量数据吗？我正在查看trainControl，但找不到如何防止这种情况...任何提示？我只关心绩效总结，也许还有预测的响应。(我知道这与存储参数调整网格搜索的每次迭代中的数据无关，因为我相信glm没有网格。) 最佳答案 问题有两个方面。i)train不只是通过glm()拟合模型，它会引导该模型，所以即使使用默认值，train
当我只使用glm进行训练时，一切正常，我什至没有接近耗尽内存。但是当我运行train(...,method='glm')时，内存不足。这是因为train为交叉验证的每次迭代(或任何trControl过程)存储了大量数据吗？我正在查看trainControl，但找不到如何防止这种情况...任何提示？我只关心绩效总结，也许还有预测的响应。(我知道这与存储参数调整网格搜索的每次迭代中的数据无关，因为我相信glm没有网格。) 最佳答案 问题有两个方面。i)train不只是通过glm()拟合模型，它会引导该模型，所以即使使用默认值，train
这个问题在这里已经有了答案:Howtocomputethesizeoftheallocatedmemoryforageneraltype(1个回答)关闭9年前.当我观察到一些奇怪的事情时，我对R中矩阵的内存使用很感兴趣。在一个循环中，我增加了矩阵的列数，并计算了每一步的对象大小，如下所示:x这给了plot(size[,1],size[,2],xlab="ncolumns",ylab="memory")似乎具有2行和5、6、7或8列的矩阵使用完全相同的内存。我们该如何解释呢？ 最佳答案 要了解这里发生了什么，您需要了解一点与R中的对象
这个问题在这里已经有了答案:Howtocomputethesizeoftheallocatedmemoryforageneraltype(1个回答)关闭9年前.当我观察到一些奇怪的事情时，我对R中矩阵的内存使用很感兴趣。在一个循环中，我增加了矩阵的列数，并计算了每一步的对象大小，如下所示:x这给了plot(size[,1],size[,2],xlab="ncolumns",ylab="memory")似乎具有2行和5、6、7或8列的矩阵使用完全相同的内存。我们该如何解释呢？ 最佳答案 要了解这里发生了什么，您需要了解一点与R中的对象
在R中，在循环中扩展数据结构是低效的。如何预分配一定大小的list？matrix通过ncol和nrow参数使这变得容易。如何在列表中做到这一点？例如:x我认为这是低效的。有什么更好的方法来做到这一点？ 最佳答案 vector可以创建所需模式和长度的空向量。x 关于performance-R中的预分配列表，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12464379/
