R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。 R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册，只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。
但是请不要忘了：R是免费的(R is free)。R语言源代码托管在github，具体地址可以看参考资料。 。
R语言的下载可以通过cran的镜像来查找，具体地址可以看参考资料。
R语言有域名为.cn的下载地址，有六个，其中两个由Datagurn，由中国科学技术大学提供的。R语言Windows版，其中由两个下载地点是Datagurn和USTC提供的。具体地址可以看参考资料。
《R并行编程实战》（（美）西蒙 R.查普尔（Simon R.Chapple））电子书网盘下载免费在线阅读
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提取码：JERB书名:R并行编程实战
作者:（美）西蒙 R.查普尔（Simon R.Chapple）
出版社:机械工业出版社
出版时间:2017年11月
内容简介
本书是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply()的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的高级AWS云。在本书的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行R代码获取佳性能。本书针对那些想要超越单线程和内存限制的R程序员，使其从中学习如何实现高效大规模算法，这是对大数据高性能处理的必要条件。
作者简介
About the Authors 关于作者西蒙R. 查普尔（Simon R. Chapple）是一位经验丰富的解决方案架构师和首席软件工程师，从事数据分析和医疗信息系统解决方案和应用的开发超过25年。他也是超级计算机HPC和大数据处理方面的专家。
Simon是Datalytics科技有限公司的首席技术官和管理合伙人，带领一个团队建设下一代大规模数据分析平台，该平台建立在一组由高性能工具、框架和系统所构成的可定制的工具集合基础上，可以使从数据采集、分析到呈现的整个实时处理周期，轻松地部署到任何已有的IT操作环境中。
此前，他在Aridhia信息公司担任产品创新总监，为苏格兰的医疗服务供应商建立了多个新系统，包括为苏格兰18周转诊治疗和癌症患者的管理而提供的一体化病人路径跟踪系统，该系统应用了10个单独数据系统的集成（减少病人等待时间，从而提供好的服务）。他还利用公共云托管监测系统，为实时化疗患者建立了专门的移动系统，该系统在澳大利亚进行了临床试验，受到护士和病人的高度赞扬，“就像在你的起居室里有一位护士……希望所有的化疗病人每天都有天使般的安全舒适的护理环境。”
Simon也是ROpenCL开源软件包的作者之一，该添加包使得用R编写的统计程序可以应用图形加速器芯片中的并行计算能力。
