From: dirienzo.julio en gmail.com
Date: Tue, 22 Dec 2015 17:31:03 -0300
To: marcelino.delacruz en upm.es
CC: r-help-es en r-project.org
Subject: Re: [R-es] Cannot allocate vector of size
Si las matrices tiene gran cantidad de ceros, es posible reducir
sustancialmente la memoria utilizada cambiando las matrices convencionales
por matrices sparse (library(Matrix))
Dr. Julio Di Rienzo
EstadÃstica y BiometrÃa
FCA- U.N. Córdoba
http://sites.google.com/site/juliodirienzo
El 22 de diciembre de 2015, 15:41, Marcelino de la Cruz <
marcelino.delacruz en upm.es> escribió:
Yo creo que el problema principal está en betapart.core(), que crea y
mantiene simultáneamente en memoria varios objetos de alrededor de 1 Gb que
luego combina en una lista... Probablemente es entre las lÃneas el código
de betaper.core donde hay que ir eliminando objetos.
Saludos,
Marcelino
El 22/12/2015 a las 18:26, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
Hola, ¿qué tal?
Yo no entré a comentar lo que hacen ni beta.pair ni betapart.core, que
es la función a la que esta llama. Pero tanto la una como la otra
hacen puras operaciones de álgebra lineal (sobre todo betapart.core).
Esas operaciones deberÃan ser muy livianas en términos de uso de
memoria. El objeto resultante no deberia ocupar más de 1GB (una matriz
11k x 11k).
Asà que si conviertes tus datos de entrada a matriz (en lugar de DF),
borras el DF y haces un gc() (para borrar el objeto grande enseguida)
y operas con con esa matriz, es fácil que no tengas problemas. ¡No
deberÃas tenerlos!
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http:///www.datanalytics.com
El dÃa 22 de diciembre de 2015, 11:25, Francisco Rodriguez Sanchez
<f.rodriguez.sanc en gmail.com> escribió:
Hola Rubén,
Totalmente de acuerdo con los consejos de Carlos. Ten en cuenta que
aunque R
disponga de varios (bastantes) GB de memoria, algunos de los objetos que
va
creando durante el proceso pueden consumirla por completo. Es decir, que
aunque tu ordenador tenga 64GB de RAM, es posible que no queden 10 GB
libres
para almacenar un objeto (porque ya hay demasiados objetos grandes en la
memoria).
Sinceramente, más que intentar implementar los análisis en python 'de
novo',
creo que lo mejor es optimizar el código de R para evitar consumir toda
la
memoria. Por ejemplo, si miras el código de la función beta.pair del
paquete
betapart (pegado más abajo), verás que crea 3 objetos (beta.sim,
beta.sne, y
beta.sor) que probablemente son muy grandes. Y luego los convierte a cada
uno en matriz de distancias (as.dist). En estas operaciones se te va la
memoria, pues todos estos objetos están almacenados ahÃ.
Por tanto, una solución fácil serÃa calcular cada una de estas cosas de
una
en una, y acto seguido almacenarla en disco y reiniciar R (o gestionar la
memoria, con gc, etc, mira http://adv-r.had.co.nz/memory.html). Cuando
ya lo
tengas todo en disco puedes ir cargando objetos conforme los vayas
necesitando. Si son demasiado grandes para leerlos, puedes usar el
paquete
ff y similares. Un manual muy bueno para big data en R:
https://github.com/Robinlovelace/R-for-Big-Data.
Asà pues, desgranando y ejecutando una a unas las operaciones que
ejecuta la
función beta.pair, creo que puedes solucionar tu problema. O al menos eso
espero!
Mucha suerte
Paco
beta.pair <- function(x, index.family="sorensen"){
# test for a valid index
index.family <- match.arg(index.family, c('jaccard','sorensen'))
# test for pre-existing betapart objects
if (! inherits(x, "betapart")){
x <- betapart.core(x)
}
# run the analysis given the index
switch(index.family,
sorensen = {
beta.sim <- x$min.not.shared / (x$min.not.shared + x$shared)
beta.sne <- ((x$max.not.shared - x$min.not.shared) / ((2 *
x$shared) + x$sum.not.shared)) * (x$shared / (x$min.not.shared +
x$shared))
beta.sor <- x$sum.not.shared / (2 * x$shared +
x$sum.not.shared)
pairwise <- list(beta.sim=as.dist(beta.sim),
beta.sne=as.dist(beta.sne),beta.sor=as.dist(beta.sor))},
jaccard = {
beta.jtu <- (2*x$min.not.shared) / ((2*x$min.not.shared) +
x$shared)
beta.jne <- ((x$max.not.shared - x$min.not.shared) /
(x$shared +
x$sum.not.shared)) * (x$shared / ((2*x$min.not.shared) + x$shared))
beta.jac <- x$sum.not.shared / (x$shared + x$sum.not.shared)
pairwise <- list(beta.jtu=as.dist(beta.jtu),
beta.jne=as.dist(beta.jne),beta.jac=as.dist(beta.jac))})
return(pairwise)
}
El 21/12/2015 a las 20:32, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
Hola, ¿qué tal?
Haz tres cosas:
1) Prueba con subconjuntos de tus datos más pequeños: 1k, 2k, etc. a ver
si
funciona.
2) Mientras tanto, vigila el uso de memoria de tu máquina. En
particular,
los del proceso R.
3) Usa object.size para ver cuánto ocupan esos objetos que vas creando.
Con eso verás dónde están los lÃmites. Puede que la función beta.part no
sea muy eficiente en términos de uso de la memoria. Los objetos que
estás
creando deberÃan ocupar menos de 5GB.
En un sistema operativo normal y moderno deberÃas poder usar toda la RAM
disponible. Usa (2) para ver cuánto come tu proceso de R.
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El 21 de diciembre de 2015, 11:08, Ruben Bermad <ruben_bm en hotmail.com>
escribió:
Hola a tod en s,
Soy nuevo en R-help-es, por lo que perdonadme si deberÃa haber mandado
este email a una sección en particular.
QuerÃa consultaros un error que me aparece en R al hacer una matriz de
disimilitud a partir de una tabla con 6000 columnas x 11000 filas. El
mensaje que da R es "cannot allocate vector of size 10Gb", y me resulta
extraño ya que tengo 64 Gb de RAM disponible.
He estado leyendo en los foros y manuales de R que si trabajo en una
máquina de 64 bits sea Windows o Linux R no deberÃa de tener un lÃmite
para
ubicar un objeto, y que deberÃa de usar toda la memoria fÃsica y
virtual
disponible, pero creo que no está siendo asÃ.
Por ello quisiera preguntaros si vosotros sabéis como puedo ampliar la
memoria disponible (si este fuera de verdad el problema) o cómo puedo
ubicar el vector en el disco y que no use la RAM.
En concreto estoy intentando usar la función "beta.pair" del paquete
"betapart"
(https://cran.r-project.org/web/packages/betapart/betapart.pdf)
sobre la matriz de 6000x11000. Es en este punto donde R me da el
mensaje
de
error.
Después me gustarÃa ejecutar la función "agnes" del paquete "cluster" o
la
función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de
disimilitud, y
supongo que tendré un problema similar.
El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de
datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base,
index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud
beta_similarity <- distance$beta.sim # Selecciono el tipo de medida que
quiero
library(cluster)UPGMA<- agnes (beta_similarity ) # Análisis UPGMA
Soluciones que he intentado: Ante los problemas que he tenido, he
intentado hacer la matriz de disimilitud en python. El problema es que
no
hay una función optimizada para la medida de disimilitud que quiero
estimar
(Ãndice de simpson), y he tenido que escribir un código para que haga
los
cálculos por pares, pero va a tardar más de 8 dÃas (y es un análisis
que
tengo que repetir muchas veces y no me parece muy viable). Por ello
vuelvo
a R para intentar buscar una solución con el manejo de esta gran base
de
datos.
Os agradecerÃa cualquier tipo de ayuda.
Muchas gracias por adelantado,
Un cordial saludo, Rubén
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