Hadoop 与 R 编程语言的集成

介绍

Hadoop 是一个用于分布式处理大数据的框架，而 R 是一种流行的统计分析编程语言。Hadoop 和 R 的结合可以提供强大的数据处理能力。

在 Hadoop 中，所有数据处理均以 MapReduce 作为基础。R 本身不支持 MapReduce，但是可以与 Hadoop 集成，将 R 的分析算法添加到 MapReduce 任务中运行。

R 和 Hadoop 集成的优势

将 R 和 Hadoop 集成可以带来以下优势：

• 大规模数据处理：Hadoop 可以处理大量数据，而 R 可以为这些数据提供强大的统计分析功能。
• 分布式计算：Hadoop 可以将数据分散到集群中的多台计算机中，从而加速计算。而 R 可以并行处理各个数据块，同时提高计算效率。
• 数据可视化：R 是一个强大的可视化工具，可以将大量数据以直观的形式呈现。

Hadoop 和 R 的集成方式

Hadoop 和 R 的集成有两种方式：

1. RHadoop
2. Hadoop Streaming

RHadoop

RHadoop 是一个 R 包，提供了 R 与 Hadoop 安全、可扩展的集成方式。它将 Hadoop 的 MapReduce 程序封装成了 R 中的函数，使得用户可以直接用 R 语言编写 MapReduce 程序。另外，RHadoop 还提供了类似 SQL 的语言，可以用于对 Hadoop 中的大数据进行处理。

RHadoop 中包含以下组件：

• rhdfs：实现了 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的 R API。
• rmr2：提供了在 R 中编写 MapReduce 的接口。
• rhbase：提供了操作 HBase 数据库的 R API。
• plyrmr：提供了更高级的数据操作接口。

Hadoop Streaming

Hadoop Streaming 是一个通用的框架，允许用户使用任何语言编写 MapReduce 程序。这样，用户可以使用 R 语言编写 Map 和 Reduce 函数，而不需要使用 RHadoop 提供的特殊函数。

使用 Hadoop Streaming 编写 MapReduce 程序步骤如下：

1. 以文本格式编写 Map 和 Reduce 函数，例如：

#!/usr/bin/env Rscript
source("mapper.R") # Load the mapper function
source("reducer.R") # Load the reducer function
con <- file("stdin")
open(con)
while(length(line <- readLines(con, n = 1, warn = FALSE)) > 0){
  out <- mapper(line) # Run the mapper function
  cat(out, "\n", sep = "") # Output the result
}
close(con)

2. 将 Map 和 Reduce 函数转换为可执行文件，例如：

chmod +x mapper.R reducer.R

3. 将转换后的 Map 和 Reduce 函数作为参数运行 Hadoop。

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.4.jar \
    -file mapper.R \
    -file reducer.R \
    -mapper mapper.R \
    -reducer reducer.R \
    -input input_data \
    -output output_data

结论

Hadoop 和 R 的集成提供了强大的数据处理和分析能力。RHadoop 和 Hadoop Streaming 是两种不同的集成方式，提供了不同的优势和限制，程序员可以根据自己的需求选择适合自己的方式。