[R-es] Cannot allocate vector of size

[Carlos J. Gil Bellosta]

Hola, ¿qué tal?

Haz tres cosas:

1) Prueba con subconjuntos de tus datos más pequeños: 1k, 2k, etc. a ver si
funciona.
2) Mientras tanto, vigila el uso de memoria de tu máquina. En particular,
los del proceso R.
3) Usa object.size para ver cuánto ocupan esos objetos que vas creando.

Con eso verás dónde están los límites. Puede que la función beta.part no
sea muy eficiente en términos de uso de la memoria. Los objetos que estás
creando deberían ocupar menos de 5GB.

En un sistema operativo normal y moderno deberías poder usar toda la RAM
disponible. Usa (2) para ver cuánto come tu proceso de R.

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

El 21 de diciembre de 2015, 11:08, Ruben Bermad <ruben_bm en hotmail.com>
escribió:

> Hola a tod en s,
> Soy nuevo en R-help-es, por lo que perdonadme si debería haber mandado
> este email a una sección en particular.
> Quería consultaros un error que me aparece en R al hacer una matriz de
> disimilitud a partir de una tabla con 6000 columnas x 11000 filas. El
> mensaje que da R es "cannot allocate vector of size 10Gb", y me resulta
> extraño ya que tengo 64 Gb de RAM disponible.
> He estado leyendo en los foros y manuales de R que si trabajo en una
> máquina de 64 bits sea Windows o Linux R no debería de tener un límite para
> ubicar un objeto, y que debería de usar toda la memoria física y virtual
> disponible, pero creo que no está siendo así.
> Por ello quisiera preguntaros si vosotros sabéis como puedo ampliar la
> memoria disponible (si este fuera de verdad el problema) o cómo puedo
> ubicar el vector en el disco y que no use la RAM.
> En concreto estoy intentando usar la función "beta.pair" del paquete
> "betapart" (https://cran.r-project.org/web/packages/betapart/betapart.pdf)
> sobre la matriz de 6000x11000. Es en este punto donde R me da el mensaje de
> error.
> Después me gustaría ejecutar la función "agnes" del paquete "cluster" o la
> función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de disimilitud, y
> supongo que tendré un problema similar.
> El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de
> datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base,
> index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud
> beta_similarity <- distance$beta.sim # Selecciono el tipo de medida que
> quiero
> library(cluster)UPGMA<- agnes (beta_similarity ) # Análisis UPGMA
>
> Soluciones que he intentado: Ante los problemas que he tenido, he
> intentado hacer la matriz de disimilitud en python. El problema es que no
> hay una función optimizada para la medida de disimilitud que quiero estimar
> (índice de simpson), y he tenido que escribir un código para que haga los
> cálculos por pares, pero va a tardar más de 8 días (y es un análisis que
> tengo que repetir muchas veces y no me parece muy viable).  Por ello vuelvo
> a R para intentar buscar una solución con el manejo de esta gran base de
> datos.
> Os agradecería cualquier tipo de ayuda.
> Muchas gracias por adelantado,
> Un cordial saludo, Rubén
>
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

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