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R 的可扩展数据处理

Michael J. Kane and Simon Urbanek

Instructors, DataCamp

拆分-应用-合并

• 将数据分成若干部分
• 对各部分计算
• 合并结果

拆分-应用-合并：优势

• 可管理的分块不致使计算机负担过重
• 方法易于并行化
• 可顺序处理
• 可在集群的多台机器上处理

拆分-应用-合并：R

• split() 划分行号集合或 data.frame

• Map() 对各部分计算

• Reduce() 合并结果

bigmemory

bigmemory

• 适用于可表示为稠密矩阵且可能超出内存的大型数据集
• 与常规 R 矩阵外观一致

iotools

iotools

• 适用于可顺序分块处理的更大规模数据
• 支持 data.frame 和 matrix

祝您好运！

R 的可扩展数据处理