修改操作系统分配给R的内存上限

最新推荐文章于 2022-12-20 11:12:41 发布
转载 最新推荐文章于 2022-12-20 11:12:41 发布 · 1.1w 阅读 · 12
文章标签：

#R语言 #数据分析

本文详细介绍了R语言中关于内存管理的各项实用指令，包括如何查看已分配和已使用内存、如何设定内存上限以及如何评估变量的内存占用情况。对于处理大数据集的R用户来说，掌握这些技能将极大提升工作效率。

memory.size(T)查看已分配内存
memory.size(F)查看已使用内存
memory.limit()查看内存上限
object.size()看每个变量占多大内存。
memory.size()查看现在的work space的内存使用
memory.limit()查看系统规定的内存使用上限。如果现在的内存上限不够用，可以通过memory.limit(newLimit)更改到一个新的上限。注意，在32位的R中，封顶上限为4G，无法在一个程序上使用超过4G （数位上限）。这种时候，可以考虑使用64位的版本。

加快R运行的简易方法-预分配内存
炫炫有牛腩 的博客
10-16 6171
R学习一——速度优化（预分配内存）向量的内存分配过程比较耗时，之前一些不好的代码习惯,例如下面随意的例子中,num被多次分配内存（长度变化），当长度从100上升至1000000时，速度会相差几十或上百倍，修改时将，num <- NULL替换成num <- vector(length=100)：num <- NULL ； k <- 0 for(i in 1:100){ num <- c(num,k)
操作系统导论读书笔记—虚拟化内存
weixin_39724865的博客
05-30 1323
虚拟化内存 首先介绍计算机物理存储结构； 接着在此基础上操作系统进行了内存的虚拟化，使每个进程都有自己独立的虚拟内存空间。 接着介绍了分段、分页、空闲内存管理、换页等虚拟内存相关技术
R语言启动之后默认加载的基础包包含哪些？
statistics+insight+vista+power
03-15 1583
R语言启动之后默认加载的基础包包含哪些？
[R]指令总结-内存分配
小白
04-04 5595
内存分配【参考】http://www.biostatistic.net/thread-3302-1-1.html【OS】1. 当前设置下操作系统能分配给R的最大内存      memory.size(NA)  or  memory.limit()2. 查看当前R已使用的内存      memory.size(F)   查看已分配的内存  memory.size(T)3. 扩大分配的内存      ...
linux中给R分配内存,Linux内存超分配Overcommit深入理解
weixin_35284593的博客
05-01 1910
8种机械键盘轴体对比本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？背景Memory Overcommit的意思是操作系统承诺给进程的内存大小超过了实际可用的内存。一个保守的操作系统不会允许memory overcommit，有多少就分配多少，再申请就没有了，这其实有些浪费内存，因为进程实际使用到的内存往往比申请的内存要少，比如某个进程malloc()了200MB内存，但实际上只用到了1...
#R#R的一些注意事项
duqi_yc的专栏
02-21 2623
1）#R-内存限制#（摘自刘思喆《R+常见问题解答》） 1，R工作内存大小为32M-3G之间，但是Windows平台，最大只有2G。 2，需要更大内存，可以通过以下两种路径来设定内存：     a>启动R进程强，增加R启动参数。在CMD环境下，运行增加参数的Rterm：           r ——max-mem-size=1Gb     b>启动R进程后，通过memory.limit函
r语言写内曼最优分配_R语言之内存管理
weixin_39621427的博客
01-03 1018
来源 | R友舍在处理大型数据过程中，R语言的内存管理就显得十分重要，以下介绍几种常用的处理方法。1，设置软件的内存memory.size(2048) #设置内存大小 memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存#or memory.limit() memory.size(F) #查看当前已使用的内存 #or library(pryr) mem_used() ...
修改Windows系统单进程使用的内存上限
06-01
在Windows操作系统中，每个进程都有一个内存限制，这是由系统设定的。对于32位系统，这个限制通常为约2GB，尽管某些优化可以将其提高到3GB或4GB。对于64位系统，虽然理论上可以支持更大的内存，但特定进程的内存限制...
虚拟化： 物理CPU与VCPU的关系 || 内存上限说起 VMware内存分配初探
业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。
09-01 1万+
原文链接：http://blog.51cto.com/cxpbt/463777 本文章整合了一下网络看到比较好的2篇博文（vSphere&FusionSphere）：1.虚拟化CPU与VCPU关系 2.虚拟化的内存分配 1、vSphere 物理CPU与VCPU的关系 为方便识别虚拟的资源和物理(或叫真实的)资源，本人文章中以小写字母v前缀标识虚拟资源，小写字母p前缀标识物理资源。例如： vCPU = 虚拟CPU 　　pCPU = 物理CPU 　　vRAM = 虚拟机的内存，也称之为Guest OS
操作系统笔记-7-虚拟内存
houwanfeimark的专栏
06-13 705
引言 上一篇笔记讲述了内存的地址空间抽象，但是还留下了问题，那就是当软件很大的时候虽然利用Swapping技术可以运行，但是每次交换整个进程的空间开销不容忽视，虽然近年来内存也有增长，但是软件大小增长的速度远大于内存增长的速度。 一个解决方法是Overlays(覆盖)，Overlays将程序分割为多个片段，称为覆盖，当程序开始时，覆盖管理器加载覆盖0，执行完成后，通知覆盖管理器加载覆盖1，然后覆盖1会在覆盖0top上（如果有空间），或者直接在覆盖0（如果没空间）。虽然，换入换出覆盖块由操作系统完成，但是需要
如何查看WSL2的内存上限
08-15
如果这个文件不存在，那么WSL2将使用默认的内存上限（通常是系统总内存的50%或80%，具体取决于Windows版本，但通常不超过8GB）。 方法2：通过命令行查看 我们可以通过在WSL2的Linux发行版中运行一些命令来查看...
R语言之内存管理
R语言中文社区
07-19 6074
来源 | R友舍在处理大型数据过程中，R语言的内存管理就显得十分重要，以下介绍几种常用的处理方法。1，设置软件的内存memory.size(2048) #设置内存大小 ...
Linux限制磁盘与内存配额【超详细】
tootsy_you的博客
12-20 4420
磁盘、内存又不足了，好烦
R语言︱大数据集下运行内存管理
热门推荐
素质云笔记
04-10 2万+
在实操时出现以下的问题： Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导（http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html） cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了 方法有三 一、升级硬件 二、改进算法 三、修改操作系统分配给R的内存上限, memory.
修改Rprofile文件永久配置R环境
qq_36608036的博客
03-31 2394
Rprofile文件路径位于R安装目录下的etc目录下 也可在家目录建立.Rprofile文件更改配置 # Things you might want to change # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pager="internal") # set the default help type # options(help_type="text") options(help_type="html") #
R语言-内存管理
weixin_30815427的博客
05-10 2040
R语言内存管理 R之内存管理-转载 引言   R的内存管理机制究竟是什么样子的？最近几日在讲一个分享会，被同学问到这方面的问题，可是到网上去查，终于找到一篇 R语言内存管理 不过讲的不清不楚的，就拿memory.limit()函数来说，是在windows下才使用的，作者几乎没有提及，还有rm()，gc()函数到底怎么工作的，什么时候用，都无从提及。看来百度是解决不了了，关键时候还是靠google...
2021美赛准备——内存管理（R语言）
统计学小王子的博客
01-26 1万+
目录0引言1、内存管理技巧1.1、电脑配置1.2 R版本说明1.3 memory.size1.4 rm()1.5 gc()总结 0引言 今年的美赛C题由于数据量的原因在2021年1月21日提前15天发布了数据下载方式。详情见文章链接。但是遗憾的是给设置了解压密码，也就是单纯只让提前下载，总的来说就是发了个寂寞。但是唯一的信息是压缩包的大小是633M。但是我们不知道他的压缩方式是什么，所以也很难知道具体的数据大小。 下面是我按着体积最小进行压缩的文件前后内存大小： 可以看到535M的文件解压后后是3.64G，
R 语言学习笔记 —— bigmomery使用
cleverbegin的专栏
03-12 9607
R语言处理 1G～10G 的数据可以选择使用 bigmemory，超过 10G 可以考虑 RHadoop 1：安装bigmemory >install.packages('bigmemory') 2：bigmemory的基本使用 1)初始化一个big.matrix对象: //nrow:行数    ncol:列数    type:数据类型（矩阵所有数据类型必须是一样的）    init
R脚本中明确指定分配多少内存
最新发布
09-23
<think> 我们正在讨论R语言中内存分配的问题。用户希望明确指定R脚本中分配的内存大小。 在R中，内存管理通常是自动的，但用户可以通过某些方式设置内存限制或预先分配对象的大小。 首先，需要明确：R本身没有直接让用户为单个对象指定分配内存大小的函数（像C/C++中的malloc那样）。但是，我们可以通过一些方法来控制内存使用： 1. 设置整个R进程的内存限制：可以使用`memory.limit()`函数（在Windows系统下）来查看或设置内存使用的上限。在Unix-like系统（Linux, macOS）中，R的内存使用通常受系统限制，且没有直接的函数，但可以通过启动R之前设置环境变量（如`R_MAX_MEM_SIZE`）来限制。 2. 预先分配大型对象：例如，创建一个已知长度的向量或矩阵时，预先分配可以避免动态扩展带来的性能损失。例如： x <- vector("numeric", length=1000000) # 预先分配一个长度为1000000的数值向量 mat <- matrix(0, nrow=1000, ncol=1000) # 预先分配一个1000x1000的矩阵 3. 对于数据框，同样可以预先分配。但是注意，数据框是列表，所以可以预先分配每一列。 4. 使用`gc()`函数手动触发垃圾回收，以释放未使用的内存。 5. 在读取大型文件时，可以使用`nrows`参数预先设定读取的行数（例如在`read.table`函数中），或者使用`vroom`、`data.table`等包进行高效读取。 6. 注意：在64位系统中，R可以访问大量内存（取决于操作系统），而32位系统有单个对象2GB或4GB的限制（取决于操作系统和编译选项）。 然而，用户的问题是“明确指定分配内存大小”。如果我们理解为为一个对象分配特定大小的内存，那么R中创建对象时，对象的大小就决定了分配的内存。例如，一个长度为n的数值向量（每个元素8字节）大约需要8*n字节。但R在内部会有些开销，所以实际会稍多。 另外，R提供了`object.size`函数来查看对象占用的内存大小。例如： x <- rnorm(1e6) print(object.size(x), units="MB") # 大约7.6 MB（因为1000000*8字节=8000000字节≈7.63 MB） 如果想要分配一个特定大小的内存块，也许可以通过创建相应大小的对象来实现。例如，要分配100MB的内存，可以这样做： # 每个数值型元素占8个字节，所以100MB = 100 * 1024^2 字节 num_elements <- (100 * 1024^2) %/% 8 big_vector <- vector("numeric", length=num_elements) 但是，请注意，这样做实际上只是创建了一个占用100MB内存的向量，并且R的内存分配是在创建对象时自动完成的。 另外，我们可以通过环境变量来设置R启动时的内存限制。例如，在启动R之前，设置： R_MAX_MEM_SIZE=4G # 设置最大内存为4GB 或者在R脚本内部，对于Windows系统，可以使用： memory.limit(size=4000) # 设置最大内存为4000MB 但是，这设置的是整个R会话的上限，而非为某个对象分配特定大小。 总结：R没有提供直接分配特定大小内存块的函数，而是通过创建对象来隐式分配。用户可以通过预先分配大型对象来控制内存分配，并设置整个会话的内存上限。 因此，回答应该包括： - 设置整个R会话的内存限制（区分系统） - 预先分配对象的方法 - 注意内存计算（对象大小） - 垃圾回收 同时，生成相关问题。 注意：用户提到“参考站内引用”，但并没有提供具体的引用内容。因此，我们主要根据R语言的常识来回答。 </think> 在R脚本中明确指定分配内存大小的方法主要有以下几种，具体操作取决于操作系统和需求场景： ### 1. **设置整个R会话的最大内存限制** #### Windows系统 ```r # 设置最大内存为4GB（单位：MB） memory.limit(size = 4096) ``` - 使用`memory.limit()`函数查看或修改内存上限 - **限制**：仅适用于Windows，且需在启动R后调用[^1] #### Linux/macOS系统 通过环境变量在启动R前设置： ```bash # 终端中启动R时指定最大内存（例如4GB） R_MAX_MEM_SIZE=4G R ``` - 或永久设置环境变量： ```bash echo "export R_MAX_MEM_SIZE=4G" >> ~/.bashrc ``` --- ### 2. **预先分配大型对象内存** 对向量/矩阵/数据框预先分配固定大小，避免动态扩展： ```r # 分配含1亿个元素的数值向量（约762.9MB） n <- 1e8 x <- vector("numeric", length = n) # 显式预分配 ``` - 数值向量每个元素占8字节，内存大小 ≈ `8 * length(x)` 字节 - 用`object.size(x)`验证实际占用内存[^2] --- ### 3. **优化数据读取时的内存分配** 读取文件时指定列类型和行数，减少内存浪费： ```r # 通过readr包精准控制 library(readr) df <- read_csv("large_file.csv", col_types = cols_only( # 仅读取必要列 id = col_integer(), value = col_double() ), n_max = 1e6 # 限制读取行数 ) ``` --- ### 4. **手动触发垃圾回收** 释放未使用对象的内存： ```r # 删除大型对象后强制回收 rm(large_object) gc(full = TRUE) # full=TRUE彻底释放内存 ``` --- ### 关键注意事项 1. **操作系统差异** - Windows：依赖`memory.limit()` - Unix系统：通过环境变量控制 2. **对象预分配原则** - 优先使用`vector(mode, length)`, `matrix(0, nrow, ncol)`等 - 避免循环中逐步追加元素（如`c(x, new_value)`） 3. **内存计算** 1MB = 2²⁰字节（1,048,576字节），数值向量内存 ≈ `8 * 元素数量`字节 > **实验验证**：分配1亿元素向量后，观察任务管理器或运行`pryr::object_size(x)`，可看到约762.9MB占用[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值