如何解决加载比RAM小一点的大型Rdata文件的问题？

我有一个大的*.Rdata文件，大小为15 Gb（15'284'533'248字节），在MacBook Pro上用RStudio创建，内存为8 Gb，其中包含多个数据帧列表

现在我想

load（）

将该文件加载到带有32 Gb RAM的PC上的RStudio中，但只有RAM膨胀到无法测量的程度，最后我得到了以下结果：

Error: cannot allocate vector of size 78 Kb

漫画是，当我在Mac上重新加载它时，它工作得非常好

怎么了

[Edit1]Mac上的RStudio 1.0.136，PC上的RStudio 1.1.383。两者都是R3.4.2

[Edit2]具有8GB RAM的Mac电脑屏幕截图

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您是如何保存Rdata文件的（用于压缩的参数是什么/etc）？另外：15GB Rdata文件无法加载到8GB Mac上的内存中。只需

保存（file1、file2、file3…，“data.Rdata”）

。这意味着压缩级别为6，这很可能意味着实际数据ID达到或超过32GB的内存限制。而且，在8GB MacBook Pro的内存中根本不可能有这样的Rdata文件。无论如何，这种大小的Rdata文件不会加载到任何您拥有的系统中，并且可能需要在具有64GB RAM的系统上使用，才能对其进行实际分析。我发现从长远来看，使用单独的RDS文件和tgz文件会更好。看起来你的Mac比你的Windows更多地使用交换内存。不确定我是否100%正确，但我认为在Mac上，它的大小没有真正的上限。Windows的空间确实最大，另请参见如何保存Rdata文件（用于压缩的参数是什么/etc）？另外：15GB Rdata文件无法加载到8GB Mac上的内存中。只需

保存（file1、file2、file3…，“data.Rdata”）

。这意味着压缩级别为6，这很可能意味着实际数据ID达到或超过32GB的内存限制。而且，在8GB MacBook Pro的内存中根本不可能有这样的Rdata文件。无论如何，这种大小的Rdata文件不会加载到任何您拥有的系统中，并且可能需要在具有64GB RAM的系统上使用，才能对其进行实际分析。我发现从长远来看，使用单独的RDS文件和tgz文件会更好。看起来你的Mac比你的Windows更多地使用交换内存。不确定我是否100%正确，但我认为在Mac上，它的大小没有真正的上限。Windows的空间确实最大，请参见