MemoryError dans R read.xlsx

Je suis l'aide de la suite de la R de code (qui utilise le Java paramètre pour augmenter la mémoire en tant que bien):

library(xlsx)
options(java.parameters = "-Xmx1g")
library(XLConnect)
NiVe <- read.xlsx("version1.xlsx",1)

La version1.xlsx fichier est de 13 MO en taille. J'obtiens l'erreur suivante:

Error in .jcall("RJavaTools", "Ljava/lang/Object;", "invokeMethod", cl,  : 
  java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

Quelqu'un peut-il aider?

C'est à cause de ce problème que j'ai renoncé à l' xlsx forfait et ont déménagé à readxl, qui est faster

OriginalL'auteur | 2012-09-27

  1. 16

    Essayer d'augmenter java Heap size(suffisant), à l'aide de:

    options(java.parameters = "-Xmx1000m")

    Si vous êtes en utilisant 32 bits R assurez-vous que vous êtes aussi à l'aide de 32 bits de Java et
    si vous utilisez un 64 bits R assurez-vous que vous êtes aussi à l'aide de 64 bits de Java. Si
    vous obtenez un Java heap space message indiquant qu'il est à court de mémoire
    voir ce post.

    ce fil peut vous aider, utilisez la Collecte des Ordures.

    Référence:

    exchanging_data_between_r_and_ms_windows_apps_excel_etc

    stats-rosuda-devel_001621

    If you are using 32 bit R make sure you are also using 32 bit Java and if you re using 64 bit R make sure you are also using 64 bit Java. Comment fait-on le vérifier?

    OriginalL'auteur Chandra Sekhar

  2. 6

    Vous devriez assurez-vous que vous définissez les paramètres Java avant toute JVM est initialisé, c'est à dire avant le XLConnect ou xlsx paquets sont chargés. Notez que dans votre cas, vous utilisez la read.xlsx fonction qui n'est pas un XLConnect fonction et, par conséquent, la XLConnect paquet n'est pas nécessaire. Le XLConnect alternative est la fonction readWorksheetFromFile.

    Précieux commentaire.
    Aucune idée de pourquoi ça prend autant de mémoire pour ouvrir un fichier Excel? J'ai dû mettre ma limite de 2 GO pour ouvrir un 23 MO fichier.
    Je suis avec @rr, juste eu le Java freak out, après avoir reçu de 25 go de mémoire à l'écriture 15MO de fichier....

    OriginalL'auteur Martin Studer

  3. 0

    Essayez ceci :-
    Peut-être cela peut fonctionner. Il a travaillé pour moi

    1) lors du téléchargement du fichier xlsx, utilisez ce
    le téléchargement.fichier(fileURL, destfile="./que ce soit", mode="wb")

    2) Passèrent à la régulière R, R Studio,

    OriginalL'auteur jatin kashyap