R 将大型光栅堆栈强制转换为数据帧的高效内存方法？

我有一个尺寸为51010685446819358（nrow，ncol，ncell，nlayers）的大型光栅堆栈。目标是将其强制为数据帧，同时保留所有

NAs

。因此，

RasterTopints

在这里不适用。我尝试了以下操作，但出现错误：

rasterOptions(format="CDF",overwrite=TRUE,maxmemory = 1e+09, chunksize=1e+08,progress="text",tmpdir="/data/xxxx")
rasterTmpFile("clean_this_after_")

#dat is a rasterstack from 1961-2013 at daaily time step

dat_df=extract(dat,1:ncell(dat))

我得到一个错误：

Error: cannot allocate vector of size 39.3 Gb

我的代码是否有问题，或者是否有更好的方法来完成相同的任务

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谢谢。

这可能会有帮助，这是的，不仅仅是那个，而且你们会在很长的计算时间内看到宇宙的热死亡<当涉及到这些大数据操作时，代码>光栅的速度可能非常慢。但我想用另一个问题来回答你的问题；您确定要使用数据帧吗？即使是这样大小的数据帧也会非常棒。为什么不列个矩阵呢？@SeldomSeenSlim我明白你的意思。问题是我有一些计算要做，但我不知道如何在光栅对象上执行它们。数据帧很容易处理。例如，我想将package

spei

中的

spi

函数应用于

rasterstack

的每个网格点的时间序列。这很难执行，但很容易应用于数据帧。因此，spi（）函数似乎可以处理

vector（）

、

matrix（）

、或

data.frame（）

。这里面可能还有生命，长官。。。所以

extract（）

在获取值时非常慢。你知道这个函数的内部结构吗？它是只获取堆栈中像素的矢量，还是也查看给定像素周围的邻域？@SeldomSeenSlim

spi

只对每个像素的时间序列进行处理。就像数据帧的每一列一样。因此，数据帧中的每一列都是独立处理的。