处理大数据集时，可以使用以下几种方法：
分割数据集：将数据集分割成若干个小数据集，再利用分析结果进行整合，这样可以减少内存占用。可以使用readr包中的read_csv_chunked函数实现。
内存映射：可以将数据读入磁盘，然后将其映射到内存中，这样可以避免一次性将所有数据读入内存造成的内存不足问题。
数据库查询：可以使用数据库提取数据进行分析。可以使用ROracle等连接外部数据库的R包。
并行计算：可以使用多核计算或分布式计算框架，如Rmpi、Snow、Hadoop等，以加速大数据集的分析。
以下是一个示例代码，演示了如何使用分割数据集方法处理大数据集：
library(readr)
# 设置chunk大小为1000000
chunkSize <- 1000000
# 读取csv文件
con <- file("big_data.csv", "r")
# 利用read_csv_chunked函数分割数据集
while(nrows <- count(con, sep = "\n")){
# 批量读取数据
chunk <- read_csv_chunked(con, nrows = chunkSize)
# 对小数据集进行分析
# ...
}