При использовании программирования R для обработки огромного набора данных, превышающего лимит памяти компьютера, вы можете использовать следующие стратегии (то же самое относится и к другим языкам программирования):

1. Используйте технологию сжатия данных: сжимайте данные,Уменьшите занимаемое пространство памяти。Можно использоватьRпакет сжатия данных（нравитьсяbigmemory、ff、data.table）хранить и обрабатывать данные。
2. Обработка данных по частям: разделение набора данных на более мелкие фрагменты для обработки.,Вместо одновременной загрузки всего набора данных в память。Можно использоватьdata.tableпакет илиreadrФункция чтения данных в блоках пакета。
3. Используйте индексы: чтобы ускорить получение данных.,Индексы можно использовать при работе с большими наборами данных.。Можно использоватьindexфункция илиdplyrв сумкеarrange()Функции для создания и использования индексов。
4. Используйте параллельные вычисления: воспользуйтесь преимуществами многоядерной вычислительной мощности вашего компьютера.,Использовать библиотеку параллельных вычислений（нравитьсяforeach、parallel、doParallel）обрабатывать данные параллельно,Ускорить расчеты.
5. Уменьшить точность: для числовых данных,Вы можете рассмотреть возможность снижения точности данных.,чтобы уменьшить требуемый объем памяти. Например,Можно использоватьdata.tableзавернутыйintegerилиfloatзамена типаnumericтип。
6. Сохранение набора данных на жесткий диск: Сохранение набора данных на жесткий диск.,вместо загрузки в память。Можно использоватьreadrилиdata.tableзавернутый Функция записывает набор данных на жесткий диск,И читайте поблочно при использовании.
7. Предварительная обработка данных: перед загрузкой данных выполните предварительную обработку данных, удалите или объедините избыточные столбцы и уменьшите размер набора данных.
8. Использование других языков программирования: если R не может справиться с гигантскими набора данных, вы можете рассмотреть возможность использования других языков программирования (таких как Python, Scala) или импорта данных в базу данных для обработки.

Выше приведены некоторые распространенные стратегии работы с огромными наборами данных, превышающими пределы компьютерной памяти. Конкретный выбор зависит от характеристик и потребностей данных.