SparkR安装部署及数据分析实例

### SparkR安装部署及数据分析实例 #### 一、SparkR的安装配置 ##### 1.1 R与Rstudio的安装 在本节中，我们将详细解释如何在Ubuntu系统上安装R语言及其集成开发环境RStudio。 ###### 1.1.1 R的安装 **步骤一：添加CRAN源** 1. 打开终端。 2. 使用文本编辑器打开`/etc/apt/sources.list`文件。例如使用`nano`编辑器: ``` sudo nano /etc/apt/sources.list ``` 3. 在文件末尾添加以下行: ``` deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/ ``` 4. 保存并关闭文件。 5. 更新软件包列表: ``` sudo apt-get update ``` **步骤二：安装R** 1. 使用以下命令安装R: ``` sudo apt-get install r-base ``` ###### 1.1.2 Rstudio的安装 RStudio是一款非常流行的R语言IDE，它提供了一个友好的图形界面，使得R语言编程变得更加简单直观。 1. 安装必要的依赖包: ``` sudo apt-get install gdebi-core sudo apt-get install libapparmor1 #仅适用于Ubuntu，不适用于Debian ``` 2. 下载RStudio安装包: ``` wget http://download2.rstudio.org/rstudio-server-0.97.551-amd64.deb ``` 3. 安装RStudio服务器端: ``` sudo gdebi rstudio-server-0.97.551-amd64.deb ``` ##### 1.2 rJava安装 **1.2.1 rJava介绍** rJava是一个强大的工具，它提供了一种在R中调用Java的方法，同时也支持从Java调用R的功能。通过JNI (Java Native Interface) 实现R与Java之间的交互。 **1.2.2 rJava安装** 1. 配置rJava环境: ``` RCMD javareconf ``` 2. 启动R并安装rJava: ``` R > install.packages("rJava") ``` ##### 1.3 SparkR的安装 **1.3.1 SparkR的代码下载** 从GitHub下载SparkR-pkg-master.zip: ``` https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg ``` **1.3.2 SparkR的代码编译** 1. 解压SparkR-pkg-master.zip，并进入解压后的目录: ``` unzip SparkR-pkg-master.zip cd SparkR-pkg-master/ ``` 2. 编译时需要指定Hadoop版本和Spark版本: ``` SPARK_HADOOP_VERSION=2.4.1 SPARK_VERSION=1.2.0 ./install-dev.sh ``` **1.3.3 分布式SparkR的部署配置** 1. **打包SparkR**: 编译完成后，在lib文件夹中将SparkR打包成SparkR.tar.gz文件。 2. **分发至集群**: 将SparkR.tar.gz分发至各个集群节点。 3. **安装SparkR**: 使用以下命令在每个节点上安装SparkR: ``` RCMD INSTALL SparkR.tar.gz ``` 至此，分布式SparkR的搭建已完成。 #### 二、SparkR的运行 ##### 2.1 SparkR的运行机制 SparkR是一个为Apache Spark设计的轻量级前端，它结合了Spark和R的优点。SparkR通过RShell提供了弹性分布式数据集（RDD）的API，使用户能够在集群上运行交互式的作业。 ##### 2.2 用SparkR进行数据分析 **2.2.1 SparkR基本操作** 1. **加载SparkR包** ```r library(SparkR) ``` 2. **初始化SparkContext** ```r sc <- sparkR.init(master="spark://localhost:7077", sparkEnvir=list(spark.executor.memory="1g", spark.cores.max="10")) ``` 3. **读取数据** ```r lines <- textFile(sc, "hdfs://spar") ``` 以上步骤展示了如何使用SparkR执行基本的数据处理任务。通过这些操作，我们可以利用Spark的强大功能处理大数据集，并利用R的统计分析能力进行数据分析。