59、R与Hadoop结合：数据处理、机器学习与集群配置全解析

R与Hadoop结合：数据处理、机器学习与集群配置全解析

在大数据处理和机器学习领域，R语言与Hadoop的结合为处理大规模数据提供了强大的工具。本文将详细介绍R MapReduce程序与标准R程序的性能比较、rmr2程序的测试与调试、plyrmr包的安装与数据操作、RHadoop的机器学习应用以及在Amazon EMR上配置RHadoop集群的方法。

1. R MapReduce程序与标准R程序性能比较

很多人认为Hadoop能快速处理任何规模的数据，但实际并非如此。下面通过一个简单的例子比较R MapReduce程序和标准R程序对小数据的处理性能。

准备工作 ：在R环境中安装rmr2包。

操作步骤 ：
1. 标准R程序 ：对1到100000的整数进行平方运算，并记录执行时间。

a.time = proc.time() 
small.ints2 = 1:100000 
result.normal = sapply(small.ints2, function(x) x^2) 
proc.time() - a.time

2. R MapReduce程序 ：同样对1到100000的整数进行平方运算，并记录执行时间。

b.time = proc.time() 
small.ints =