我正在经历与这个问题类似的问题here:
我在 AWS S3 上有一个大的 JSON 文件，并尝试通过 RStudio（来自 Louis Aslett 的 AMI 的 EC2 实例）访问它。
我什至尝试从 t2 迁移到具有 30GB 内存的 r4.xlarge，但无济于事：
我收到错误：
writeBin(httr::content(r, as = "raw"), con = file) 中的错误：长
尚不支持向量：connections.c:4147
如果我使用免费层实例，则会出现错误：
curl::curl_fetch_memory(url,handle=handle) 中的错误：失败
写入主体 (0 != 16360)
看来我在参考文献中提到的问题已经找到了一种方法，尽管我无法完全遵循它。当有人说目录需要是“home”以外的其他内容时，可以解释一下吗？你如何实施它？因为 Louis AMI 没有允许这样做。
这个问题可能非常基本，但我在这里失去了理智。
干杯!
A
“当有人说目录需要是“home”以外的东西时，可以解释一下吗？你如何实现它？因为 Louis AMI 没有这样做的权限。这个问题可能非常基本，但我是让我从这里发疯。”
我在这里对你表示同情，因为这对于来自 Windows 的新 Linux 用户来说是违反直觉的，恕我直言，具有讽刺意味的是，我看到两个问题回答了这个问题，因为它们对于这个高级论坛来说被认为太基础了。但您并不孤单，从使用相同 AMI 读取数据时出现相同错误消息的个人经验来看，这听起来像是同样的问题。
如果您上传到实例上的不同驱动器，那么这个问题很可能会得到解决。由于 Louis Aslett Rstudio AMI 基于此 8-10GB 空间，因此您必须将工作目录设置在此主目录之外。从 Rstudio 服务器界面来看并不直观。
我建议查看其他目录（例如，在 Rstudio 中的 RHS 上的 Rstudio 目录选择框中，或在 linux 命令行上使用 df 命令，在 home 上方向上几级）。然后在另一个目录（例如 xda 或任何有足够空间的目录）中 setwd() 并尝试再次读入。
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