Chúng tôi sẽ nghiên cứu về tích hợp R với Hadoop trong hướng dẫn này. Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn các phương pháp tích hợp R và Hadoop khác nhau để phân tích Dữ liệu lớn.
Các bài viết liên quan:
Không lãng phí thời gian, chúng ta hãy bắt đầu hướng dẫn.
Tích hợp Lập trình R với Hadoop
Lập trình R là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở. Nó phù hợp nhất cho phân tích thống kê và đồ họa. Ngoài ra, nếu chúng ta cần các tính năng trực quan và phân tích dữ liệu mạnh, thì chúng ta cần kết hợp R với Hadoop.
Hadoop là gì?
Hadoop là một công cụ mã nguồn mở mà được thành lập bởi các ASF – Apache Software Foundation . Nó cũng là một dự án mã nguồn mở, có nghĩa là nó có sẵn miễn phí và người ta có thể thay đổi mã nguồn của nó theo yêu cầu. Mặc dù, nếu một số chức năng không đáp ứng nhu cầu của bạn, bạn cũng có thể thay đổi nó theo nhu cầu của mình. Hơn nữa, nó cung cấp một khuôn khổ hiệu quả để chạy các công việc.
Có được kiến thức chuyên môn về công nghệ Hadoop với bộ sưu tập tuyệt vời gồm hơn 520 Hướng dẫn về Hadoop này
Mục đích đằng sau Tích hợp R và Hadoop
R là một trong những ngôn ngữ lập trình được ưa thích nhất cho tính toán thống kê và phân tích dữ liệu. Nhưng nếu không có các gói bổ sung, nó thiếu một chút về quản lý bộ nhớ và xử lý dữ liệu lớn.
Mặt khác, Hadoop là một công cụ mạnh mẽ để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu với hệ thống tệp phân tán HDFS và phương pháp xử lý thu nhỏ bản đồ. Đồng thời, các phép tính thống kê phức tạp cũng đơn giản với Hadoop cũng như với R.
Bằng cách tích hợp hai công nghệ này, sức mạnh tính toán thống kê của R có thể được kết hợp với tính toán phân tán hiệu quả. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể:
- Sử dụng Hadoop để thực thi các mã R.
- Sử dụng R để truy cập dữ liệu được lưu trữ trong Hadoop.
Phương pháp tích hợp R và Hadoop
Có bốn loại phương pháp để tích hợp lập trình R với Hadoop:
R Hadoop
Phương thức R Hadoop là một tập hợp của 3 gói. Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận về các chức năng của ba gói.
- Gói rmr
Nó cung cấp chức năng MapReduce cho khuôn khổ Hadoop. Ngoài ra, nó cung cấp các chức năng bằng cách thực hiện các mã Ánh xạ và Rút gọn trong R.
- Gói rhbase
Nó sẽ cung cấp cho bạn khả năng quản lý cơ sở dữ liệu R với sự tích hợp với HBase.
- Gói rhdfs
Đó là khả năng quản lý tệp bằng cách tích hợp với HDFS.
Truyền trực tuyến Hadoop
Đó là khả năng quản lý cơ sở dữ liệu R với sự tích hợp với HBase. Truyền trực tuyến Hadoop là R Script có sẵn như một phần của gói R trên CRAN. Ngoài ra, điều này có ý định giúp R dễ tiếp cận hơn với các ứng dụng phát trực tuyến Hadoop. Hơn nữa, bằng cách sử dụng này, bạn có thể viết các chương trình MapReduce bằng một ngôn ngữ khác ngoài Java.
Nó liên quan đến việc viết mã MapReduce bằng ngôn ngữ R, điều này làm cho nó cực kỳ thân thiện với người dùng . Java là ngôn ngữ mẹ đẻ của MapReduce nhưng theo nhu cầu ngày nay, nó không phù hợp với phân tích dữ liệu tốc độ cao. Do đó, trong thời đại của con người, chúng ta cần lập bản đồ nhanh hơn và giảm các bước với Hadoop.
Phát trực tuyến Hadoop đã đạt được nhu cầu rất lớn vì chúng ta có thể viết mã bằng Python, Perl hoặc thậm chí là Ruby.
Đã đến lúc tìm hiểu quy trình cài đặt Gói R
RHIPE
RHIPE là viết tắt của R và Hadoop Integrated Programming Environment . Split and Recombine đã phát triển môi trường lập trình tích hợp này để thực hiện phân tích hiệu quả một lượng lớn dữ liệu.
Nó liên quan đến việc làm việc với R và môi trường lập trình tích hợp Hadoop. Ngoài ra, người ta có thể sử dụng Python, Java hoặc Perl để đọc các tập dữ liệu trong RHIPE. Có nhiều chức năng khác nhau trong RHIPE cho phép bạn tương tác với HDFS. Do đó, bằng cách này, bạn có thể đọc và lưu dữ liệu hoàn chỉnh được tạo bằng RHIPE MapReduce.
ORCH
Nó được gọi là Oracle R Connector . Nó có thể được sử dụng để đặc biệt làm việc với Dữ liệu lớn trong thiết bị Oracle và cả trên một khuôn khổ không phải Oracle như Hadoop.
ORCH giúp truy cập cụm Hadoop thông qua R và cũng để viết các hàm ánh xạ và thu gọn. Ngoài ra, người ta có thể thao tác dữ liệu nằm trong Hệ thống tệp phân tán Hadoop.
BigR của IBM
BigR của IBM cung cấp tích hợp đầu cuối giữa gói Hadoop của IBM – BigInsights và R. BigR cho phép người dùng tập trung vào chương trình R để phân tích dữ liệu được lưu trữ trong HDFS thay vì các công việc MapReduce. Sự kết hợp của công nghệ BugInsights và BigR cung cấp khả năng thực thi song song mã R trên toàn bộ cụm Hadoop.
