R bigmemory attach.big.matrix 对于非常宽的矩阵来说非常慢
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【中文标题】R bigmemory attach.big.matrix 对于非常宽的矩阵来说非常慢【英文标题】:R bigmemory attach.big.matrix is very slow for very wide matrices 【发布时间】:2013-10-01 18:50:55 【问题描述】:我正在使用包 bigmemory 与 R 中的大型矩阵进行交互。这适用于大型矩阵,除了 attach.big.matrix()
重新加载使用 read.big.matrix()
创建的二进制文件的函数比对 @987654323 的原始调用慢得多@。这是一个例子:
library(bigmemory)
# Create large matrix with 1,000,000 columns
X = matrix(rnorm(1e8), ncol=1000000)
colnames(X) = paste("col", 1:ncol(X))
rownames(X) = paste("row", 1:nrow(X))
# Write to file
write.big.matrix(as.big.matrix(X), "X.txt", row.names=TRUE, col.names=TRUE)
# read into big.matrix and create backing-file for faster loading the second time
A = read.big.matrix("X.txt", header=TRUE, has.row.names=TRUE, type="double", backingfile="X.bin", descriptorfile="X.desc")
# Attach the data based on the backing-file
G = attach.big.matrix("X.desc")
当列数较少(即 1000)时,代码按预期工作,attach.big.matrix()
比 read.big.matrix()
快。但是对于 1,000,000 列,attach.big.matrix()
的速度要慢 10 倍!
另外,请注意,当没有列名(即注释掉 colnames(X)
行)时,此性能问题完全消失,我可以在零时间内附加。这表明瓶颈在解析X.desc
,应该有更好的方法来解析attach.big.matrix()
。
与我的真实数据相比,这个矩阵很小。
或者我可以做一些不同的事情吗?
谢谢
系统信息:
Intel Xeon E5-2687W @ 3.10GHz,64 Gb RAM
Ubuntu 12.04.2 LTS
R 3.0.1
bigmemory_4.4.3
【问题讨论】:
【参考方案1】:来自包user manual
如果 x 有大量的行和/或列,那么使用行名和/或列名将 非常占用内存,应该避免。
正如您自己建议的那样,当您避免使用列名时,性能问题就会消失。在我的例子中,我通过将列名保存在一个单独的向量中来解决这个问题,我用它来提取我需要的列的索引。
【讨论】:
以上是关于R bigmemory attach.big.matrix 对于非常宽的矩阵来说非常慢的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
无法在 R 2.15.2 Windows 中安装 bigmemory 库
R bigmemory attach.big.matrix 对于非常宽的矩阵来说非常慢