Big Data Analytics with R and Hadoop.pdf

在大数据分析领域中，R语言和Hadoop的结合使用是一项关键技术。R语言是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言和软件环境，广泛应用于数据挖掘、机器学习、时间序列分析、预测建模等领域。Hadoop则是一个开源的框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大量数据。它由Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce计算模型构成。本书《Big Data Analytics with R and Hadoop》由Vignesh Prajapati撰写，介绍了如何整合R和Hadoop来实现大数据分析。 本书强调了大数据分析的重要性和应用背景。随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经不能满足需求，需要借助于大数据技术来进行有效处理。Hadoop作为大数据处理的重要工具之一，为存储和处理大规模数据集提供了平台。R语言的统计分析能力则可以为大数据分析提供深入的数据洞察和预测能力。 书中介绍了如何设置R与Hadoop的集成基础设施，这意味着将R的强大统计分析功能与Hadoop的分布式数据处理能力结合起来。使用R语言处理数据时，如果数据量过大，单机处理能力可能不足，这时就可以借助Hadoop的分布式计算框架来提升处理速度和处理能力。通过搭建一个整合的环境，数据分析师能够将原来用于小数据集的R分析方法应用到大数据上，将数据分析转化为大数据分析。 《Big Data Analytics with R and Hadoop》还涵盖了使用RHadoop包的详细方法。RHadoop是R语言的一个扩展包，它使得R语言可以与Hadoop集群进行交互。RHadoop中最重要的两个包是rmr和rhdfs。rmr包提供了一个与Hadoop MapReduce兼容的函数库，使得R用户可以在Hadoop集群上运行MapReduce作业，而不必编写Java代码。rhdfs包则提供了对HDFS的访问，允许用户读写HDFS文件。 此外，书中还可能会介绍一些大数据分析的案例和实战技巧。比如，如何从Hadoop集群中提取数据，使用R语言进行清洗、转换和建模，然后再将结果回传到Hadoop集群或者导出到其他系统中。这些流程对于理解大数据分析的完整工作流至关重要。 本书的读者群体可能包括数据科学家、统计分析师、以及对大数据技术感兴趣的软件专业人士。作者Vignesh Prajapati是一位来自印度的大数据爱好者、 Pingax咨询师和Enjay的软件专业人员，拥有丰富的机器学习和大数据技术经验。他的背景使得这本书不仅理论丰富，同时实操性也很强。 本书在出版的时候还获得了多位专业人士的审核与技术支持，确保了内容的准确性和实用性。尽管书中的信息力求准确无误，但出版方还是提醒读者，这些信息使用时需要谨慎，因为它们并不包含任何明示或暗示的保证。出版方、作者、技术审核者和分销商对因直接或间接使用本书内容可能造成的损害不承担责任。 这本书首次出版于2013年，由Packt Publishing Ltd. 出版，位于英国伯明翰的Livery Place，是数据技术和软件开发领域的领先出版社。书籍的版式设计、封面设计、编辑、校对、索引、图形设计等工作都由专业的团队完成，以保证书籍的质量和读者的阅读体验。 书中还提到了作者Vignesh Prajapati的背景信息，他不仅在大数据领域有着深厚的兴趣和丰富的经验，同时也是一位活跃的开源社区贡献者，这为本书增加了更多实践和分享的元素。通过学习这本书，读者将能够掌握在R与Hadoop环境下进行大数据分析的方法和技巧，为未来的大数据分析实践打下坚实的基础。