Ok... Comentários específicos  para suas perguntas:<div><br></div><div>1) experimente armazenar a saída do read.csv.sql numa variável... Ex</div><div><br></div>X = read.csv.sql(todos os seus argumentos)<div><br></div><div>

Vc verá os warnings, são apenas mensagens de aviso, não erros.</div><div><br></div><div>Alternativamente, use o sqlite na linha de comando mesmo... E vc pode importar o seu csv diretamente daqui, sem necessitar do sqldf.</div>

<div><br></div><div>para regressões, use biglm</div><div><br></div><div>2) evite mexer com swap. Use isso apenas como ultimo recurso</div><div><br></div><div><span></span>3 para auxiliar no garbage collection, ao trabalhar com grandes volumes de dados, remova os objetos desnecessários e, em seguida, use gc(). O R não é mau o suficiente para manter em memória objetos que vc já removeu. Esse recurso é algo do seu sistema operacional, que mantém em cache objetos que vc usou recentemente, para que não precise carregar novamente qdo vc tentar trabalhar naqueles dados de  novo. O gc() vai avisar ao sistema operacional que pode limpar a cache, etc etc etc.</div>
<div><br></div><div>4) na real, paralelismo não tem muito como te ajudar nessa tarefa.</div><div><br></div><div>b<span></span><br><div><br>On Wednesday, 17 October 2012, Roney Fraga  wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Muito obrigado a todos pelas contribuições, já tenho material para estudar algumas semanas.<div><br></div><div>Benilton, é 64 bit.</div><div>&gt; .Machine$sizeof.pointer </div><div>[1] 8</div><div><br></div><div>Abraço</div>


<div>Roney</div>
</blockquote></div></div>