10강. 메모리 관리
추천글 : 【RStudio】 R 스튜디오 목차
1. 메모리 정리 [본문]
2. "에러: 크기가 13.3 GB인 벡터를 할당할 수 없습니다" [본문]
1. 메모리 정리 [목차]
# 최종 데이터를 저장
save.image(file="temp.RData")
# 그간 연산한 데이터를 삭제
rm(list=ls())
# 최종 데이터를 로드
load(file="temp.RData")
# R 다시 시작
.rs.restartR()
2. "에러: 크기가 13.3 GB인 벡터를 할당할 수 없습니다" [목차]
⑴ 원인 : 프로세스가 메모리 한계를 초과한 경우
① 일반적으로 데이터 분석할 때 메모리 수요가 큼
② memory.limit으로 늘릴 수 있는 메모리는 PC의 램의 메모리를 초과할 수 없음
③ 작업관리자 → 성능 → 메모리
○ 총 메모리의 용량이 얼마인지 알 수 있음
○ 사용된 슬롯을 확인하고 추가로 램을 구입하는 게 하나의 방법이 될 수 있음
○ (주석) 데이터 분석을 한다고 하면 램 32 GB는 구비를 해야 할 듯
⑵ 해결방법 (4.1.x 버전 혹은 그 이하)
memory.size(max = TRUE) # OS로부터 R이 사용 가능한 메모리
memory.size(max = FALSE) # 현재 사용중인 메모리 크기
memory.limit(size = NA) # 컴퓨터의 최대 메모리 한계치
memory.limit(size = 50000) # 컴퓨터의 최대 메모리 한계치 약 49GB로 높이기
① 위 명령어는 윈도우에서만 적용 가능한 명령어
⑶ 해결방법 (4.2.x 이상 버전)
① "memory.limit() is no longer supported"라는 에러 메시지가 발생
② 이 경우 다음과 같이 R의 최대 메모리 한계치를 늘릴 수 있음 (레퍼런스)
library(usethis)
usethis::edit_r_environ()
# Then, type "R_MAX_VSIZE=100Gb" and save .Renviron file.
③ 다만, Windows R 4.2.x 이상 버전에서는 자동으로 메모리를 늘리기 때문에 별도로 걱정할 필요는 없음 (레퍼런스)
④ 단, M1 맥북 에어 혹은 맥북 프로에서는 위와 같은 조치가 효과가 있음
입력: 2020.07.20 01:20
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