使用RHadoop进行大数据分析

"Big Data Analysis With RHadoop" 本文主要探讨了如何使用R语言在Hadoop环境下进行大数据分析，将R与Hadoop完美结合，提升数据分析的效率。R语言因其强大的统计分析能力而被广泛用于数据科学领域，而Hadoop则提供了分布式计算的基础框架，两者结合可以解决处理大规模数据集的问题，无需学习新的编程语言。 1. R与Hadoop的结合 Hadoop允许R进行并行计算，使得R用户无需掌握Java就能利用Hadoop的分布式计算能力。这种结合的好处在于，数据分析人员可以继续使用他们熟悉的R语言，而无需花费大量时间学习Java。 2. Rhadoop架构 Rhadoop由几个关键组件组成，包括rhdfs、rhbase和rmr2。rhdfs提供R访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）的能力，rhbase允许R与HBase（一个分布式的、面向列的数据库）交互，rmr2是R中的MapReduce接口，使开发者能够用R编写Mapper和Reducer。 3. MapReduce in R MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在R中，可以使用`mapreduce`函数来定义输入输出、映射和归约操作。随着rmr2的不断优化，例如rmr3.0.0，其性能比rmr2.3.0提升了10倍，并且支持了plyrmr，使得R中的数据处理更加高效。 4. Streaming vs Native Java Hadoop的Streaming API允许使用任何脚本语言（如R、Python、Perl）编写Mapper和Reducer，但相比直接用Java编写，会有额外的启动脚本虚拟机的开销。尽管如此，对于R用户来说，使用Streaming API可以更自然地进行数据分析。 5. rhdfs和rhbase `rhdfs`包使得R可以直接读写HDFS上的数据，将R的数据框与HDFS的数据交换变得简单。而`rhbase`通过Thrift API实现了R与HBase之间的数据交互，提供了类似plyr和reshape2库的数据操作功能，为R用户提供了熟悉的接口进行复杂的数据操作和管理。 RHadoop的出现使得数据科学家能够在不牺牲效率或便利性的前提下，利用Hadoop的大规模处理能力进行数据分析。通过R的灵活性和Hadoop的可扩展性，RHadoop成为大数据分析领域的一个强大工具，尤其适合处理和理解海量的结构化和非结构化数据。