RHadoop rmr2包教程：在R中编写Hadoop流作业

资源摘要信息:"RHadoop是R语言与Hadoop结合的项目，其rmr2包允许用户在R环境中编写并运行Hadoop流作业，即MapReduce程序。本教程旨在指导用户如何开始使用rmr2包来处理大规模数据集。教程中包括了演示文稿，其内容覆盖了从基础概念到具体应用的各个层面，目的是让初学者能够快速掌握并应用于实际的航空公司数据处理场景。 RHadoop项目由以下几个主要组件构成： 1. rmr2包：这是RHadoop的核心包，它提供了一套函数库，使得R用户可以编写MapReduce程序。通过rmr2包，用户能够直接在R环境中编写数据映射（map）和归约（reduce）操作，并将它们提交到Hadoop集群上执行。 2. rhdfs包：该包允许R用户直接操作HDFS文件系统，包括文件读取、写入和管理等功能。 3. plyrmr包：作为rmr2的一个辅助工具，plyrmr提供了一套类似于plyr包的数据处理管道，方便用户对数据进行更高级的操作。 在本教程中，将通过一个航空公司相关的数据处理案例来讲解如何使用rmr2包。这个案例可能包括对航空公司的飞行记录、乘客信息、航班延误情况等数据进行分析，以揭示各种运营效率指标、乘客满意度等信息。 使用rmr2包进行Hadoop流作业编程时，用户首先需要定义map和reduce函数。Map函数通常用于提取数据特征、过滤和转换数据；而Reduce函数则用于对map函数的输出进行汇总和计算。 在开始编写MapReduce程序之前，需要配置好Hadoop环境，并确保rmr2包能够正确与之交互。用户还需要了解Hadoop的分布式计算原理，包括数据如何被分割（split）和在集群节点间传输等问题。 教程中还可能涉及一些高级主题，例如自定义分组（grouping）和连接（joining）操作，以及如何优化性能和资源使用。由于Hadoop在处理大规模数据集时，对资源的使用和调度非常关键，因此这些高级主题对于实际应用来说非常重要。 此外，教程还会介绍如何使用R的可视化工具来展示分析结果，以及如何将结果保存回HDFS供其他Hadoop应用程序使用。 RHadoop项目使得R语言在数据分析领域中发挥了更加广泛的作用，尤其是在需要处理海量数据时。用户无需深入学习Java或其他低级语言，就能利用R的强大数据处理和统计分析能力，结合Hadoop的分布式计算优势，解决复杂的业务问题。 总的来说，本教程的目标是帮助R语言用户掌握使用rmr2包编写Hadoop流作业的能力，从而在处理大规模数据集时发挥出R语言的长处，同时利用Hadoop的分布式计算特性来提升数据处理的效率和规模。"