无法分配大小为10.5Gb的矢量

Question

这种情况，我电脑的运行内存只有8G,有没有解决的方法呀，大lao们！

报错

载入需要的名字空间：rJava
错误: 无法分配大小为10.5 Gb的矢量

报错代码：

result <- ENMevaluate(occs = occs[,1:2], #经纬度数据
                      envs = clim, #环境图层
                      bg = bg[,1:2], #背景点 
                      partitions = 'jackknife', #五种可用"randomkfold"，"jackknife"，"block", "checkerboard1", and "checkerboard2"
                      tune.args = list(fc="L", rm = 1:2), #调控倍频(regularization multiplier, RM)和特征组合(feature combination, FC)
                      #tune.args = list(fc=c("L", "LQ", "H", "LQH", "LQHP", "LQHPT"), rm = c(0.1, seq(0.5, 6, 0.5)))文献常用参数的类型,实际操作时请选择这行代码运行
                      algorithm = 'maxent.jar')

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中处理大型数据时，尤其是使用ENMevaluate等内存密集型函数时，遇到“无法分配大小为10.5 Gb的矢量”错误是因为当前任务所需的内存超出了你电脑的物理内存限制（8G）。针对这种情况，以下是一些可能的解决方案：

1. 减小数据规模：

   • 对于环境图层(clim)、经纬度数据(occs)和背景点(bg)，尝试抽样或下采样到更小的数据集。
   • 对于ENMevaluate中的partitions参数，选择占用内存较小的划分方法，比如减少jackknife分区的数量。

2. 分块处理数据：

   • 将数据分成多个小块，并分别对每个数据块运行ENMevaluate，最后将结果合并。例如，可以按照行或列的方式分割经纬度数据。

3. 调整算法参数：

   • 考虑更改tune.args中的参数，以降低模型复杂度，从而减少内存需求。不过，这可能会牺牲一定的模型精度。

4. 增大可用内存：

   • 如果可能的话，增加计算机的物理内存或者使用虚拟内存（但请注意，虚拟内存会显著降低运行速度）。

5. 分布式计算：

   • 利用如SparkR、parallel等包进行并行计算，将大任务分解成多个小任务在不同计算节点上执行，然后汇总结果。

6. 使用更适合大数据处理的工具或软件：

   • 转换到其他能够高效处理大数据的生态建模工具或平台，例如Maxent的命令行版本，它可以与Hadoop等分布式计算框架结合使用，或者寻找专门针对大数据优化的物种分布模型库。

由于具体代码实现取决于您的实际数据结构以及您对性能和精度的要求，这里没有给出具体的代码示例。请根据上述建议，结合实际情况调整代码和策略来解决内存不足的问题。