"这篇文章主要探讨了R语言与Hadoop的结合使用,由Revolution Analytics和Cloudera共同赞助。R语言是一种强大的统计分析工具,而Hadoop是分布式计算框架,两者结合可以处理大规模数据。文章介绍了Revolution R Enterprise,它是R语言的增强版,提供了企业级的支持和功能,如并行计算工具、多线程数学库以及用于大数据分析的IDE/开发者GUI。此外,文章提到了三个关键的R包:rhdfs、rhbase和rmr,这些包使得R语言能够与Hadoop生态系统中的HDFS和HBase进行交互。"
在当前的数据科学领域,R语言因其丰富的统计分析和可视化能力而受到广大用户的喜爱,而Hadoop作为大数据处理的基石,能够处理PB级别的数据。"Revolution Analytics" 提供的Revolution R Enterprise不仅保留了R语言的所有优点,还增加了对大规模数据分析的支持,降低了企业采用高级统计分析的门槛。
"为什么选择R和Hadoop?" 这个问题的答案在于R的易用性和Hadoop的可扩展性。R提供了4,000多个社区包,涵盖了统计、预测分析、数据挖掘和可视化等多个领域,几乎可以满足所有行业的数据分析需求。而Hadoop则通过其分布式计算模型,能够处理超出单台机器能力的数据量。当R与Hadoop结合时,用户可以在不牺牲分析复杂性的前提下,处理海量数据。
文章中提到的三个R包——rhdfs、rhbase和rmr,是R语言与Hadoop集成的关键。rhdfs允许R用户直接操作Hadoop分布式文件系统(HDFS),实现数据的读取和写入。rhbase提供了与HBase(一个分布式、面向列的数据库)交互的接口,便于存储和查询结构化数据。rmr(R for MapReduce)则是R语言的MapReduce接口,使得用户可以利用R编写MapReduce作业,进行分布式计算。
最后,文章还提到了一些资源和进一步阅读材料,这为那些想要深入学习R与Hadoop结合使用的人提供了指导。Revolution Analytics和Cloudera的合作旨在推动R在大数据分析中的应用,提升数据科学家和工程师的工作效率,同时降低大数据分析的复杂性和成本。
R与Hadoop的结合是大数据时代统计分析的一个重要发展,它使得复杂的分析任务能够在大规模数据集上高效执行,而无需放弃R语言的强大功能和易用性。通过使用如Revolution R Enterprise这样的工具,企业可以更好地利用其数据资产,提高业务洞察力。