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R語(yǔ)言處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的編程要點(diǎn)
2017-04-21
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R語(yǔ)言處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的編程要點(diǎn)

1.提高程序效率，保證執(zhí)行速度

(1)盡量使用向量化運(yùn)算

(2)盡量使用矩陣，必要時(shí)才使用數(shù)據(jù)框

(3)使用read.table時(shí)，盡量顯式設(shè)定colClasses和nrows，設(shè)定comment.char=""，把不需要的列設(shè)置為NULL

(4)將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入矩陣時(shí)，使用scan函數(shù)

(5)刪除臨時(shí)對(duì)象和不再用的對(duì)象

(6)用ls.objects()列出工作區(qū)對(duì)象占用的內(nèi)存大小

2.把數(shù)據(jù)存在外部

(1)ff包：將數(shù)據(jù)保存在硬盤，操作起來跟在內(nèi)存中一樣

(2)bigmemory包：支持大規(guī)模矩陣的創(chuàng)建

(3)filehash：keyvalue數(shù)據(jù)庫(kù)，value在硬盤中

(4)ncdf,ncdf4：讀取cndf格式

(5)RODBC,RMySQL,ROracle,RPostgreSQL,RSQLite

3.使用大規(guī)模數(shù)據(jù)專門的統(tǒng)計(jì)方法包

(1)biglm和speedglm包可以針對(duì)大數(shù)據(jù)集有效地?cái)M合線性和廣義線性模型

(2)biganalytics提供了k-means,column statistics和一個(gè)對(duì)biglm的封裝

(3)bigtabulate提供了table,split和tapply

(4)bigalgebra提供了高等線性代數(shù)函數(shù)

(5)biglars提供了最小角回歸，lasso回歸以及針對(duì)大數(shù)據(jù)集的逐步回歸

(6)brobdingnag包處理大數(shù)字

4.大型文本文檔常用包

(1)fread：data.table包，大型文本文檔讀放

(2)read.table.ffdf,read.csv.ffdf：ff包

(3)read.big.matrix：bigmemory，無法在windows下

(4)read.csv.sql：sqldf包

(5)read.table


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