R语言在处理大数据时面临的技术挑战主要包括内存管理、处理速度和数据I/O等方面。通过采用高效的数据处理包和并行计算技术，可以显著提高R语言处理大数据的能力。以下是相关信息的介绍：
data.table包扩展了data.frame，设计得更快、更直观，特别是对于大型数据集。foreach、parallel、doParallel等，可以加速数据处理过程。一个实际案例是使用data.table包和parallel包进行大规模数据的分组汇总，展示了R语言在处理大规模数据集中的高效率和强大的数据处理能力。
通过上述解决方案和实际应用案例，可以看出R语言在处理大数据方面具有强大的潜力和灵活性。
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