在R语言中存储超大型矩阵到文本文件的高效方法有哪些？

你给出的样例矩阵如下：

Alpha 0.000 1.000 2.000 3.000 3.000
Beta 1.000 0.000 2.000 3.000 3.000
Gamma 2.000 2.000 0.000 3.000 3.000
Delta 3.000 3.000 3.000 0.000 1.000
Epsilon 3.000 3.000 3.000 1.000 0.000

针对40000行×40000列超大型矩阵存储慢的问题，可采用以下更高效的方案：

• 优先选择二进制序列化格式：使用R自带的save()/load()函数，直接将矩阵对象序列化存储到磁盘，不需要做文本格式转换，读写速度是write.table的数十倍，存储体积也更小。如果只需要存储单个矩阵对象，推荐用saveRDS()/readRDS()，调用更灵活。
• 若必须存储为文本格式：使用data.table包的fwrite()函数，相比base包的write.table优化了写入逻辑，支持并行写入，速度提升10~100倍，同时支持自定义分隔符、是否保留行名列名等参数，兼容原有文本格式使用需求。
• 超内存量级矩阵存储：使用ff包的ff类矩阵，可将矩阵数据直接落盘存储，不需要全部加载到内存就能进行切片、计算等操作，适配远大于当前可用内存的超大矩阵场景。
• 跨语言兼容存储：使用HDF5格式，通过R的rhdf5包读写，支持分块存储、内置压缩，存储体积小，同时可被Python、C++等绝大多数编程语言读取，适合大型数据集长期共享存储。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nothing