Roney, quanto à sua 3a questão, talvez isso possa ajudar a liberar a memória 1) gc(reset = TRUE) # para o R liberar a memória para o SO 2) no terminal: sudo sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches (confira com free -m antes e depois desse comando) Isso vai liberar o cache da memória RAM e da swap. Você pode fazer um shell script para automatizar o (2). Mais detalhes sobre o drop_caches: http://www.linuxinsight.com/proc_sys_vm_drop_caches.html http://people.arsc.edu/~kcarlson/software/man/drop_caches.html []s, --- Fernando Mayer Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC Departamento de Ecologia e Zoologia - ECZ/CCB URL: http://fernandomayer.github.com e-mail: fernandomayer [@] gmail.com 2012/10/16 Rubem Kaipper Ceratti <rubem_ceratti@yahoo.com.br>:
Roney,
eu escrevi um exemplo abaixo baseado em scripts que eu tenho aqui. Não sei se vai servir no seu caso, mas é um caminho. Essencialmente, para ler os dados, as opções apresentadas são os pacotes sqldf e ff (e ffbase para algumas funções úteis) e biglm para a regressão.
Att., Rubem
library(sqldf) library(biglm) library(ffbase)
# Criando dados fictícios id <- 1:1e5 xy <- matrix(rnorm(11e5),1e5,11) dat0 <- cbind(id, xy)
dat <- as.data.frame(dat0) names(dat) <- c('id', 'y', paste('x',1:10,sep=""))
write.csv(dat, 'dat.teste.csv', row.names=F)
## Passando os dados para um formato de base de dados sqldf("attach dbtest as new") read.csv.sql("dat.teste.csv", "create table main as select * from file", dbname="dbtest")
## Lendo os dados via query e ajustando modelo de regressão drv<-dbDriver("SQLite")
con<-dbConnect(drv, dbname='dbtest') dbListTables(con)
# "head()" dbGetQuery(con, "select * from main limit 6")
m0<-bigglm(y~x1+x2, data=con, tablename='main', chunksize=5e4) summary(m0)
dbDisconnect(con)
## Alternativamente: Lendo de um arquivo CSV cc<-c('factor',rep('numeric',11)) tes.dat<-read.table.ffdf(file='dat.teste.csv', FUN='read.csv', colClasses=cc,na.strings="")
# Subconjunto de dados tes.dat2<-subset(tes.dat, tes.dat$y > 1)
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