Memoria de objetos en R

Elefante

La memoria de nuestros ordenadores es un recurso limitado al que le hemos de prestar atención. Al trabajar realizando análisis de datos no es difícil que la memoria en R se termine, con lo que se han de eliminar algunas de las variables que ya no necesitamos para poder continuar. La primera idea seria borrar los objetos temporales que ya no utilizamos. En este proceso una buena guía es conocer cuánta memoria ocupa cada uno de los objetos y así actual de una forma guiada.  

Obtención de la memoria de un objeto

Para obtener el espacio que ocupa un objeto en R se ha de utilizar el comando object.size() al que se le ha de pasar el nombre del objeto del que se desea conocer este dato. Esto es, para obtener la memoria de un objeto se ha de utilizar:

object.size(var)

donde var es el nombre de un objeto existente.

Este proceso puede se un poco tedioso si tenemos decenas de objetos en nuestros espacios de trabajo. Una forma de automatizar el proceso es utilizar sapply() junto a ls() para obtener el tamaño de todos en memoria. Posteriormente se puede utilizar la función sort() para ordenar los objetos existentes en memoria en base a su tamaño. Esto se puede conseguir mediante la siguiente instrucción:

sort(sapply(ls(), function(x) { object.size(get(x)) }), decreasing = TRUE)

Ejemplo

Una forma de ver esto es mediante un ejemplo. En el siguiente código se crean unos objetos de diferentes tamaños y se utiliza segmento de código presentado anteriormente para obtener una lista ordenada. 

a <- 1
b <- 1:5
c <- 1:3
d <- 'String name'
e <- c()

sort(sapply(ls(), function(x) { object.size(get(x)) }), decreasing = TRUE)

Al ejecutar este se puede observar que el objeto que más espacio ocupa es la cadena de texto d y el que menos el objeto vacío e. Concretamente el orden obtenido de las variables es: d, w, b, c, a, e.

Conclusiones

Conocer el espacio que ocupa una variable es una información importantísima de cara a mejorar el rendimiento de las aplicaciones escritas y gestionar los recursos de nuestros ordenadores. En esta entrada se ha visto cómo realizar esta tarea en R.

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