能否在rehh包函数中使用sparklyr处理大数据集？

首先直接给结论：目前rehh并没有原生支持sparklyr或Spark分布式计算后端。rehh的核心函数（比如scan_hh()、ihh2ihs()等）都是为本地内存中的数据框（data.frame/tibble）设计的，它底层依赖的scan()等操作是针对本地文件或内存数据的，没法直接对接sparklyr创建的分布式Spark表（spark_tbl）。

你遇到的scan() too many items错误，本质是因为数据集太大，超出了本地内存的承载能力——rehh在读取或处理数据时会尝试把全量数据加载到内存，当数据规模超过阈值时就会触发这类内存相关的报错。

针对你的需求，这里有几个可行的替代思路： #

• 拆分数据集本地处理：把全基因组数据按染色体、区域拆分成多个小批次，分别用rehh处理，最后合并结果。比如用dplyr按染色体分组，每次处理一组数据，这样每个子集的内存占用在本地可承受范围内。
• 优化rehh的参数减少内存压力：调用rehh函数时，尽量使用过滤参数缩小数据规模，比如scan_hh()里的remove_monomorphic = TRUE可以先移除单态位点，max_missing参数过滤缺失值过多的位点，这些都能有效降低内存占用。
• 用sparklyr做预处理，再交给rehh分析：借助sparklyr在Spark集群上完成数据清洗、过滤、拆分等耗时/耗内存的预处理步骤，然后把处理后的小批次数据导出到本地（用collect()），再用rehh进行单倍型纯合性分析。这种方式既利用了Spark处理大数据的优势，又能复用rehh的分析能力，注意collect()时要确保每个批次的数据量在本地内存范围内。
• 探索分布式替代工具：如果必须对全量大数据做分布式HH分析，可以考虑基于PySpark的单倍型分析实现，或者Hadoop生态中的相关工具，不过这可能需要你切换语言或学习新工具链。

需要提醒的是：如果你强行把Spark分布式表传给rehh函数，几乎肯定会报错——rehh无法识别Spark的数据结构，会尝试用本地处理逻辑去读取，自然会触发各种兼容性问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8393448