小编Dan*_*man的帖子

我正在重写这个问题以澄清我在寻找什么

我想在 RStudio 中监控我的内存使用情况，以便我可以避免在集群上出现内存不足错误。我正在寻找一种计算峰值内存使用量的方法，其中包括 global variables 和 local variables。例如，峰值内存使用量应该考虑函数和应用循环中的中间变量。

编辑：此赏金即将到期，但我仍然没有找到我要找的东西。我想要一些可以连续监控内存使用情况的东西，而不仅仅是打印到控制台。

gc(reset = T)
sum(gc()[, "(Mb)"]) # 172Mb

lapply(1:3, function(x) {
  mx <- replicate(10, rnorm(1e6)) # 80Mb object
  mean(mx)
})

sum(gc()[, "(Mb)"]) # 172Mb -- still the same!

mclapply为什么脚本在集群上可以与打印并行，但在 RStudio 中却不能？只是出于好奇才问。

mclapply(1:10, function(x) {
  print("Hello!")
  return(TRUE)
}, mc.cores = 2)
# Hello prints in slurm but not RStudio

有没有办法在不将文件上传到 R Shiny 的情况下“查看”​​文件大小？