大資料時代，為了滿足用r語言處理pb量級資料的需求，聰明的人們發現了一種便捷的方法，即把已有的2種先進技術合二為一——聯合r與hadoop，這樣，r便可擁有在分布式檔案系統（hdfs）上處理大資料的能力！以下，
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將提供聯合二者的3種方法的具體操作辦法。
一、使用rhadoop——在mapreduce模式下執行r函式
作為revolutionanalytics下的乙個開源庫，rhadoop與rhipe的功能相似——也是在mapreduce模式下執行r函式的。例如，想要連線r和hbase，則可以使用rhbase包中的函式，想要一些函式來連線r和分布式檔案系統（hdfs），可以選擇rdfs包；想要一些讓r和hadoop聯合作業的函式，可以考慮rmr包；想在hadoop中對大資料集進行一些常用的資料整理操作，可以使用plyrmr包；等等。
以下，將會舉出乙個使用rmr包中的函式讓r與hadoop聯合作業的例子：
rhadoop需要對r進行一些設定，並且需要hadoop集群上一些包的支援，而且rhadoop允許開發者在r函式中定義並呼叫mapreduce函式。這兩點上，與馬上將要說的第二種方法「使用rhipe包」是一樣的。
二、使用rhipe包——允許使用者在r中使用mapreduce
第二種方法是，讓rhipe包允許使用者在r中使用mapreduce。值得注意的是，使用此方法，首先r需要被安裝在hadoop集群中的每乙個資料節點上，另外，每個節點還要安裝protocolbuffers，使得rhipe在每個節點上都可以被使用。如果選擇此方法，比較麻煩的是相應的前期準備工作需要先做好。
以下，將會舉出在r中利用rhipe包應用mapreduce框架的範例：
三、使用streamingapis——安裝和設定均很方便
這是3種方法中最為簡單的一種。streamingapi能夠將r語言中的函式傳入，並在mapreduce模式下執行這些函式，是hadoop的特點之一。而且，貼心的是，使用者並不需要額外開啟客戶端之類的東西，因為，這些streamingapi可以將任意能在mapreduce模式下訪問和操作標準i/o介面的r指令碼傳入hadoop中。不過，比較麻煩的是，在執行函式方面，streamingapis需要將函式依次map和reduce。
請看以下例子：
條條大路通羅馬，以上3種方法只是眾多方法中比較簡單常用的，使用者其實也可以使用apachehive、apachemahout、segue框架，與其他來自revolutionanalytics的商業版r來實現大規模的機器學習。希望以上的教程，能夠讓你在大資料業務中不斷前進。
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