Big Data Analytics with R and Hadoop2014

资 源 简 介

Big Data Analytics with R and Hadoop2014

详 情 说 明

大数据分析是当前数据科学领域的核心课题之一，而将R与Hadoop结合使用为解决海量数据处理问题提供了高效方案。R作为统计分析的利器，在数据挖掘和可视化方面表现出色，但其单机内存计算的局限性在面对TB级数据时尤为明显。

Hadoop的分布式存储(HDFS)和计算框架(MapReduce)能够突破单机资源瓶颈，而RHadoop项目架起了两者之间的桥梁。通过rmr2包，开发者可以用R语法编写MapReduce任务，在Hadoop集群上实现分布式统计建模。这种组合既保留了R丰富的统计分析函数库，又获得了Hadoop的横向扩展能力。

典型应用场景包括：日志分析中的用户行为模式识别、基因测序数据的并行处理，以及金融领域的风险模型训练。其中关键要解决数据分片策略优化、减少Shuffle阶段数据传输等技术挑战。随着Spark生态的兴起，现在也可以考虑通过SparkR实现类似需求，但2014年发布的这套方案仍具有历史参考价值，体现了早期大数据分析的技术演进路径。