实现R语言与Hadoop联合作业的三种方法

　　【中国智能制造网 技术前沿】为了满足用R语言处理pb量级数据的需求，我们需要把它和Hadoop联合起来使用。本文的目的就是阐述实现二者联合作业的不同技术。
　　
　　方法一：利用StreamingAPIs
　　
　　Hadoop支持一些StreamingAPI来将R语言中的函数传入，并在MapReduce模式下运行这些函数。这些StreamingAPI可以将任意能在map-reduce模式下访问和操作标准I/O接口的R脚本传入Hadoop中。因此，你不需要额外开启一些客户端之类的东西。如下是一个例子：　　
　　方法二：使用Rhipe包
　　
　　Rhipe包允许用户在R中使用MapReduce。在使用这一方法前，要做相应的前期准备工作。R需要被安装在Hadoop集群中的每一个数据节点上，此外每个节点还要安装ProtocolBuffers（更多资料请参考http://wiki.apache.org/hadoop/ProtocolBuffers），Rhipe也需要在每个节点上都可以被使用。
　　
　　下面是在R中利用Rhipe应用MapReduce框架的范例：　　
　　方法三：使用RHadoop
　　
　　RHadoop是Recolution Analytics下的一个开源库，与Rhipe类似，它的功能也是在Map Reduce模式下执行R函数。后续列举的都是该库中的一些包。plyrmr包可以在Hadoop中对大数据集进行一些常用的数据整理操作。rmr包提供了一些让R和Hadoop联合作业的函数。rdfs包提供了一些函数来连接R和分布式文件系统（HDFS）。rhbase包中的函数则能连接R和HBase。
　　
　　下面这个例子中，我们会演示如何使用rmr包中的一些函数来让R与Hadoop联合作业。　　
　　方法总结
　　
　　总的说来，上述三种方法都能很容易地实现R与Hadoop的联合作业，这样一来R就拥有了在分布式文件系统（HDFS）上处理大数据的能力。但同时，这三种方法也各有利弊。
　　
　　关键结论：
　　
　　1、使用StreamingAPIs为简单，它的安装和设置都很方便。Rhipe和RHadoop都需要对R进行一些设置，并且也需要Hadoop集群上一些包的支持。但在执行函数方面，StreamingAPIs需要将函数依次map和reduce，而Rhipe和RHadoop允许在R函数中定义并调用MapReduce函数。
　　
　　2、与Rhipe和RHadoop不同，使用StreamingsAPIs也不需要客户端。
　　
　　3、除此之外，我们也可以使用ApacheMahout，ApacheHive，Segue框架与其他来自RevolutionAnalytics的商业版R来实现大规模机器学习。