R所有读取数据的函数都有nrows和skip这两个参数，可以写个循环，一个文件分段读取，skip跳过前面读过的，用nrows控制最大读入行数，防止内存不足。
分段处理之后将文件写入本地，用rm将比较大的变量消除掉，用gc（）释放这部分内存。
——好处是简单粗暴多平台可用，缺点是，真的很慢……
如果有条件还是建议申请个服务器来跑，比如学生可以询问导师院系有没有用于大型计算的服务器。
另外Unix系统对内存的限制确实是比Windows好些，可惜我也不知道正确的打开方式QAQ
很久很久没更新了，最近遇到了如题所示的问题
然后安静的让他跑着，回去睡觉了。但是。 一个核跑了一夜也没跑完
然后查了一下有parallel包，
加速显而易见，但是也不是成比例的，任务分发以及各核心之间转换也需要时间
fine, 焦虑。做实验去
转化。r语言中自由度不足，只需要使用as.factor()函数将因子列转化为因子型变量即可。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
