Estoy de acuerdo con la observación de Joan, yo supe utilizar formas para
trabajar con más memoria de la configurada como base, pero tengamos en
cuenta que una vez importados los datos, cualquier operación estará entre
la memoria física y la virtual, es todo un desafío y dependerá del análisis
estadístico (me refiero a los algoritmos que ordenen al CPU).

Mi experiencia cuándo trabaje con muchos datos y tocando los parámetros de
memoria, en algo parecido a un modelo mixto, una variable 5 minutos de
procesamiento, dos variables unos 15 minutos, ambas más una relación más de
dos días de procesamiento, esa relación en solo una variable algo como una
hora. Básicamente podía por separado, pero cuándo sumaba algo al modelo de
tiempos razonables pasaba a dos días (medido en la pantalla de R porque
pasaba datos según procesaba - verbose=TRUE).

Javier Marcuzzi


El 3 de junio de 2014, 18:54, Joan Carmona <jcmld@carmonarocha.com>
escribió:

> Hola Laura,
>
> Asumo que estás usando una versión de R de 64 bits, de lo contrario ya
> irías
> muy limitada por la versión, si ésta fuera de 32 bits.
>
> R puede trabajar con objetos mayores que la memoria física instalada,
> gracias a la memoria virtual de la máquina.
>
> Pero hay que tener en cuenta que, en Windows, R limita la memoria
> disponible
> para una sesión de R. Para cambiar este límite, mira los comandos
> memory.size y memory.limit
>
> Saludos,
>
> Juan Carmona
>
> -----Mensaje original-----
> De: r-help-es-bounces@r-project.org [mailto:
> r-help-es-bounces@r-project.org]
> En nombre de laura tomé
> Enviado el: martes, 03 de junio de 2014 19:37
> Para: r-help-es@r-project.org
> Asunto: [R-es] Cargar csv de 16GB en R
>
>
>
>
> Hola,
>
> Estoy todavía dando mis primeros pasos en R y una de las cosas que tengo
> que
> hacer es trabajar con un csv de 16 GB. Consta de 10 columnas, 7 númericas
> He
> probado varias cosas entre ellas  los paquetes  'colbycol', data.table, ff
> ,
> etc,  pero nada, mi ordenador de queda frito. Por cierto, tiene 8GB de RAM
> y
> Windows 8
>
> ¿Debo trocear previamente el csv,me recomendais algún paquete en especial,
> etc para trabajar con un fichero tan pesado, otra solución?...
>
> Muchas gracias
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

	[[alternative HTML version deleted]]

