普通情况下使用scan读取数据

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x <- scan("D:\\test.txt")

按列读入，指定数据类型

x <- scan("test2dat.txt", what=list("",0,0))  #读取三列数据，第一列是字符，第二和第三列是数值
#以下写法也可以
x2 <- scan("test2dat.txt", list(name="", num1=0,num2=0)) # 每个list都有个名字，分别为name，num1，num2

可以指定读取的行数，以下为读取以逗号分割的csv文件的读取方法

mydata <- read.table("test_nrow.txt.txt",sep=",", header=TRUE,nrow=5)  #读取除了表头之外的5行数据

参考： http://www.biostat.jhsph.edu/~rpeng/docs/R-large-tables.html

tab5rows <- read.table("datatable.txt", header = TRUE, nrows = 5)
classes <- sapply(tab5rows, class)
tabAll <- read.table("datatable.txt", header = TRUE, colClasses = classes)

也可以用data.table 读取大数据

install.packages("data.table")
library(data.table)
mydata <- fread("test.table.txt")    #读取文件时会显示 Read **.*% of ***** rows, 读取完毕会有提示
#查看文件的前6行
head(mydata)

参考：http://www.r-bloggers.com/reading-large-data-tables-in-r/

也可以使用ff包

setwd("D:/data test")
library(ff)
ffdf1 <- read.table.ffdf(file = "test.ido", header = TRUE,  sep = "|")

参考： http://stackoverflow.com/questions/11782084/reading-in-large-text-files-in-r

http://www.bytemining.com/wp-content/uploads/2010/08/r_hpc_II.pdf

使用Python打开大数据的话，采用mmap

参考： http://stackoverflow.com/questions/11159077/python-load-2gb-of-text-file-to-memory

http://davetang.org/muse/2013/09/03/handling-big-data-in-r/

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