RとHadoopを一緒に使用する4つの方法



RとHadoopは、ビッグデータの視覚化と分析の点で互いに非常によく補完し合っています。このブログ投稿では、それらを一緒に使用する4つの方法について説明しています。

Hadoopは、分散コンピューティング環境での大規模なデータセットの処理をサポートする破壊的なJavaベースのプログラミングフレームワークであり、Rは統計コンピューティングとグラフィックスのためのプログラミング言語とソフトウェア環境です。 R言語は、統計ソフトウェアの開発とデータ分析の実行のために、統計学者やデータマイニング担当者の間で広く使用されています。インタラクティブなデータ分析、汎用統計、予測モデリングの分野では、Rはその分類、クラスタリング、ランク付け機能により非常に人気があります。

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HadoopとRは、ビッグデータの視覚化と分析の点で互いに非常によく補完し合っています。

RとHadoopの使用

HadoopとRを一緒に使用する方法は4つあります。



1. RHadoop

RHadoopは、rmr、rhdfs、rhbaseの3つのRパッケージのコレクションです。 rmrパッケージはRでHadoopMapReduce機能を提供し、rhdfsはRでHDFSファイル管理を提供し、rhbaseはR内からHBaseデータベース管理を提供します。これらの各プライマリパッケージを使用して、Hadoopフレームワークデータをより適切に分析および管理できます。

2.2。 オーチ



ORCHは、Oracle R Connector forHadoopの略です。これは、Hiveテーブル、Apache Hadoopコンピューティングインフラストラクチャ、ローカルR環境、およびOracleデータベーステーブルを操作するための関連インターフェイスを提供するRパッケージのコレクションです。さらに、ORCHは、HDFSファイルのデータに適用できる予測分析手法も提供します。

3.3。 RHIPE

RHIPEは、Hadoopを使用するためのAPIを提供するRパッケージです。 RHIPEはRとHadoop統合プログラミング環境の略で、本質的には異なるAPIを備えたRHadoopです。

四。 Hadoopストリーミング

Hadoopストリーミングは、ユーザーがマッパーやリデューサーとして実行可能ファイルを使用してジョブを作成および実行できるようにするユーティリティです。ストリーミングシステムを使用すると、Javaの知識が十分にあるHadoopジョブを開発して、連携して動作する2つのシェルスクリプトを記述できます。

.trimはJavaで何をしますか

RとHadoopの組み合わせは、統計や大規模なデータセットを扱う人々にとってなくてはならないツールキットとして浮上しています。ただし、特定のHadoop愛好家は、非常に大きなビッグデータフラグメントを処理しているときに危険信号を発しました。彼らは、Rの利点はその構文ではなく、視覚化と統計のためのプリミティブの網羅的なライブラリであると主張しています。これらのライブラリは基本的に分散されていないため、データの取得に時間がかかります。これはRに固有の欠陥であり、見落とすことを選択した場合でも、RとHadoopを連携させることで驚異的な効果を発揮できます。

それでは、デモを見てみましょう。

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