R leyendo un gran csv

Tengo un gran archivo csv. Su tamaño es de alrededor de 9 gb. Tengo 16 gb de ram. Seguí los consejos de lapágina y los implementé a continuación.

If you get the error that R cannot allocate a vector of length x, close out of R and add the following line to the ``Target'' field: 
--max-vsize=500M 

Todavía recibo el error y las advertencias a continuación. ¿Cómo debo leer el archivo de 9 gb en mi R? Tengo R 64 bit 3.3.1 y estoy ejecutando debajo del comando en el rstudio 0.99.903. Tengo Windows Server 2012 R2 estándar, sistema operativo de 64 bits.

> memory.limit()
[1] 16383
> answer=read.csv("C:/Users/a-vs/results_20160291.csv")
Error: cannot allocate vector of size 500.0 Mb
In addition: There were 12 warnings (use warnings() to see them)
> warnings()
Warning messages:
1: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
2: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
3: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
4: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
5: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
6: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
7: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
8: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
9: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
10: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
11: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
12: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote,  ... :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
------------------- Actualización1

Mi primer intento basado en la respuesta sugerida

> thefile=fread("C:/Users/a-vs/results_20160291.csv", header = T)
Read 44099243 rows and 36 (of 36) columns from 9.399 GB file in 00:13:34
Warning messages:
1: In fread("C:/Users/a-vsingh/results_tendo_20160201_20160215.csv",  :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
2: In fread("C:/Users/a-vsingh/results_tendo_20160201_20160215.csv",  :
  Reached total allocation of 16383Mb: see help(memory.size)
------------------- Actualización2

mi segundo intento basado en la respuesta sugerida es la siguiente

thefile2 <- read.csv.ffdf(file="C:/Users/a-vs/results_20160291.csv", header=TRUE, VERBOSE=TRUE, 
+                    first.rows=-1, next.rows=50000, colClasses=NA)
read.table.ffdf 1..
Error: cannot allocate vector of size 125.0 Mb
In addition: There were 14 warnings (use warnings() to see them)

¿Cómo podría leer este archivo en un solo objeto para poder analizar todos los datos de una vez?

------------------ actualización 3

Compramos una máquina cara. Tiene 10 núcleos y 256 gb de ram. Esa no es la solución más eficiente, pero funciona al menos en un futuro próximo. Miré las respuestas a continuación y no creo que resuelvan mi problema :( Aprecio estas respuestas. Quiero realizar el análisis de la cesta de la compra y no creo que haya otra forma de evitar mis datos en la RAM

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