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r - 在 R 中，有没有一种方法可以基准测试并估算使用 saveRDS 函数保存 7 GB 对象所需的时间？

问题描述

在R中，我目前有一个需要保存的 7 GB 列表对象。有没有一种方法可以基准测试并估计使用saveRDS()默认值保存 7 GB 对象所需的时间？（例如文件压缩）我试图近似它，但不确定如何去做。我在一台有 16 个内核的计算机上（不确定这是否会有所不同），并且有 30 GB 的 RAM 和一个快速的 3+ GHZ 处理器。

谢谢。

标签： r

解决方案

我不确定这是否是您的意思，但您可以使用“rbenchmark”包（这里有一篇关于不同基准测试方法的不错的博客文章，包括rbenchmark）。

我用一个 1.1GB 的list对象做了一些基准测试。

library(rbenchmark)

Mylist <- list(a = data.frame(replicate(100000, sample(0:1, 1000, rep = TRUE))), 
               b = data.frame(replicate(100000, sample(0:1, 1000, rep = TRUE))), 
               c = data.frame(replicate(100000, sample(0:1, 1000, rep = TRUE))))

print(object.size(Mylist), units = "auto")

1.1 Gb

scores <- rbenchmark::benchmark("saveRDS_compress" = {
  saveRDS(Mylist, file = tempfile("mylist.rds"), compress = TRUE)
},
"saveRDS_not_compress" = {
  saveRDS(Mylist, file = tempfile("mylist.rds"), compress = FALSE)
}, 
"save_compress" = {
  save(Mylist, file = tempfile("mylist.rds"), compress = TRUE)
},
"save_not_compress" = {
  save(Mylist, file = tempfile("mylist.rds"), compress = FALSE)
},
"rlist::list.save_list.rds" = {
  rlist::list.save(Mylist, 'list.rds')
},
"rlist::list.save_list.rdata" = {
  rlist::list.save(Mylist, 'list.rdata')
},
"rlist::list.save_list.yaml" = {
  rlist::list.save(Mylist, 'list.yaml')
},
replications = 20,
columns = c("test", "replications", "elapsed",
            "relative", "user.self", "sys.self"))

dplyr::arrange(scores, elapsed)

                          test replications elapsed relative user.self sys.self
1        saveRDS_not_compress           20   82.20    1.000     23.68    23.83
2           save_not_compress           20   92.39    1.124     23.80    27.14
3 rlist::list.save_list.rdata           20  889.49   10.821    885.52     2.13
4   rlist::list.save_list.rds           20  912.86   11.105    909.09     1.95
5            saveRDS_compress           20  913.64   11.115    910.30     1.89
6               save_compress           20  919.03   11.180    915.03     2.13
7  rlist::list.save_list.yaml           20 3258.30   39.639   3155.67    97.20

系统信息：Windows 10 - 64 位，intel i7-7700 3.60Hz，32GB RAM。

> sessionInfo()
R version 3.4.4 (2018-03-15)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

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