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Le logiciel R - Maˆ ıtriser le langage
Attention
Notez que si vous essayez de taper les commandes ci-dessous, votre
session R risque d’ˆ etre « gel´ ee » pour quelques minutes.
tmps <- Sys.time() # Récupère l’heure courante.
dbsnp <- read.table("dbsnp123.dat")
Sys.time()-tmps
Time difference of 5.063645 mins
tmps <- Sys.time()
dbsnp<-read.table("dbsnp123.dat",colClasses=rep("character",3))
Sys.time()-tmps
Time difference of 13.75810 secs
Il convient donc de noter qu’une utilisation judicieuse de R aide `
a g´ erer de
tr` es gros jeux de donn´ ees de fa¸ con relativement rapide. La limite est essentiellement la quantit´ e de RAM disponible. Par ailleurs, la fonction scan() donne
des temps d’ex´ ecution du mˆ eme ordre de grandeur.
Les gros jeux de donn´ ees sont aussi parfois stock´ es dans un format binaire.
Dans ce cas, la fonction readBin() permet de les lire. Nous en verrons un
exemple dans la partie Travaux pratiques du chapitre 5.
Renvoi
Si R affiche un message indiquant un d´ efaut de m´ emoire, vous pourriez
consulter avec profit la section 7.8.
Expert
Si la fonction scan() est correctement utilis´ ee, la lecture d’un fichier
texte est tr` es rapide (autant qu’avec le logiciel SAS par exemple).
Si votre fichier est vraiment gros, vous devriez consid´ erer la possibilit´ e
de stocker vos donn´ ees dans une base de donn´ ees (par exemple MySQL)
et d’y acc´ eder par segments. Voir la section 2.4 pour plus de d´ etails.
Notez ´ egalement l’existence des packages R.huge et filehash, ce dernier ´ etant plus g´ en´ eral que R.huge, permettant de g´ erer des gros fichiers de
donn´ ees. Dans le package filehash, la limitation est la taille de l’espace
disponible sur le disque dur.
Le logiciel R - Maˆ ıtriser le langage
Attention
Notez que si vous essayez de taper les commandes ci-dessous, votre
session R risque d’ˆ etre « gel´ ee » pour quelques minutes.
tmps <- Sys.time() # Récupère l’heure courante.
dbsnp <- read.table("dbsnp123.dat")
Sys.time()-tmps
Time difference of 5.063645 mins
tmps <- Sys.time()
dbsnp<-read.table("dbsnp123.dat",colClasses=rep("character",3))
Sys.time()-tmps
Time difference of 13.75810 secs
Il convient donc de noter qu’une utilisation judicieuse de R aide `
a g´ erer de
tr` es gros jeux de donn´ ees de fa¸ con relativement rapide. La limite est essentiellement la quantit´ e de RAM disponible. Par ailleurs, la fonction scan() donne
des temps d’ex´ ecution du mˆ eme ordre de grandeur.
Les gros jeux de donn´ ees sont aussi parfois stock´ es dans un format binaire.
Dans ce cas, la fonction readBin() permet de les lire. Nous en verrons un
exemple dans la partie Travaux pratiques du chapitre 5.
Renvoi
Si R affiche un message indiquant un d´ efaut de m´ emoire, vous pourriez
consulter avec profit la section 7.8.
Expert
Si la fonction scan() est correctement utilis´ ee, la lecture d’un fichier
texte est tr` es rapide (autant qu’avec le logiciel SAS par exemple).
Si votre fichier est vraiment gros, vous devriez consid´ erer la possibilit´ e
de stocker vos donn´ ees dans une base de donn´ ees (par exemple MySQL)
et d’y acc´ eder par segments. Voir la section 2.4 pour plus de d´ etails.
Notez ´ egalement l’existence des packages R.huge et filehash, ce dernier ´ etant plus g´ en´ eral que R.huge, permettant de g´ erer des gros fichiers de
donn´ ees. Dans le package filehash, la limitation est la taille de l’espace
disponible sur le disque dur.