R语言适合单机版吧，函数肯定比spark丰富；

spark是分布式计算引擎，里面包含ml（machine learning），函数和功能没有R多，而且输入格式要求比较高。适合大数据量下的计算（十亿或百亿级别，TB级别以上的数据），不过Spark也有SparkR组件，建议可以了解一下。

一般情况下，是用抽样数据，在R上实现模型，看看是否可用，再在大数据量下用Spark实现，并运行调优

看怎样定义大数据。很多人提到的data.table包处理几百万条数据还是挺快的，fread读进来只要十几秒，用dplyr包进行数据处理也很方便。可以去Kaggle上看看别人的scripts，这个网站上很多是census数据，数据量都不小，而且里面的script也很多都是用R或Python写的，适合初学者照猫画虎地学习模仿并加以运用。

1. SparkR的安装配置

1.1. R与Rstudio的安装

1.1.1. R的安装

我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的，所以只介绍Ubuntu下安装R的方法：

1） 在/etc/apt/sources.list添加源

deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/，

然后更新源apt-get update；

2） 通过apt-get安装：

sudo apt-get install r-base

1.1.2. Rstudio的安装

官网有详细介绍：

http://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/

sudo apt-get install gdebi-core

sudo apt-get install libapparmor1 # Required only for Ubuntu, not Debian

wget http://download2.rstudio.org/rstudio-server-0.97.551-amd64.deb

sudo gdebi rstudio-server-0.97.551-amd64.deb

1.2. rJava安装

1.2.1. rJava介绍

rJava是一个R语言和Java语言的通信接口，通过底层JNI实现调用，允许在R中直接调用Java的对象和方法。

rJava还提供了Java调用R的功能，是通过JRI(Java/R Interface)实现的。JRI现在已经被嵌入到rJava的包中，我们也可以单独试用这个功能。现在rJava包，已经成为很多基于Java开发R包的基础功能组件。

正是由于rJava是底层接口，并使用JNI作为接口调用，所以效率非常高。在JRI的方案中，JVM通过内存直接加载RVM，调用过程性能几乎无损耗，因此是非常高效连接通道，是R和Java通信的首选开发包。

1.2.2. rJava安装

1） 配置rJava环境

执行R CMD javareconf

root@testnode4:/home/payton# R CMD javareconf

2） 启动R并安装rJava

root@testnode4:/home/payton# R

>install.packages("rJava")

1.3. SparkR的安装

1.3.1. SparkR的代码下载

从网页下载代码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，然后cd SparkR-pkg-master/

2） 编译的时候需要指明Hadoop版本和Spark版本

SPARK_HADOOP_VERSION=2.4.1 SPARK_VERSION=1.2.0 ./install-dev.sh

至此，单机版的SparkR已经安装完成。

1.3.3. 分布式SparkR的部署配置

1） 编译成功后，会生成一个lib文件夹，进入lib文件夹，打包SparkR为SparkR.tar.gz，这个是分布式SparkR部署的关键。

2） 由打包好的SparkR.tar.gz在各集群节点上安装SparkR

R CMD INSTALL SparkR.tar.gz

至此分布式SparkR搭建完成。

2. SparkR的运行

2.1. SparkR的运行机制

SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。SparkR集合了Spark 和R的优势，下面的这3幅图很好的阐释了SparkR的运行机制。

2.2. 用SparkR 进行数据分析

2.2.1. SparkR基本操作

首先介绍下SparkR的基本操作：

第一步，加载SparkR包

library(SparkR)

第二步，初始化Spark context

sc <- sparkR.init(master=" spark://localhost:7077"

,sparkEnvir=list(spark.executor.memory="1g",spark.cores.max="10"))

第三步，读入数据，spark的核心是Resilient Distributed Dataset (RDD)，RDDS可以从Hadoop的InputFormats来创建（例如，HDFS文件）或通过转化其它RDDS。例如直接从HDFS读取数据为RDD的示例如下：

lines <- textFile(sc, "hdfs://sparkR_test.txt")

另外，也可以通过parallelize函数从向量或列表创建RDD，如：

rdd <- parallelize(sc, 1:10, 2)

到了这里，那么我们就可以运用RDD的动作（actions）和转换（transformations）来对RDD进行操作并产生新的RDD；也可以很容易地调用R开发包，只需要在集群上执行操作前用includePackage读取R开发包就可以了（例：includePackage(sc, Matrix)）；当然还可以把RDD转换为R语言格式的数据形式来对它进行操作。

具体可参见如下两个链接：

http://amplab-extras.github.io/SparkR-pkg/

https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg/wiki/SparkR-Quick-Start

那么下面我们就通过两个示例来看下 SparkR是如何运行的吧。

2.2.2. SparkR使用举例

1） Example1：word count

# 加载SparkR包

library(SparkR)

# 初始化 Spark context

sc <- sparkR.init(master="spark://集群ip:7077"

,sparkEnvir=list(spark.executor.memory="1g",spark.cores.max="10"))

# 从HDFS上读取文件

lines <- textFile(sc, "hdfs://集群ip:8020/tmp/sparkR_test.txt")

# 按分隔符拆分每一行为多个元素，这里返回一个序列

words<-flatMap(lines,function(line) {strsplit(line,"\\|")[[1]]})

# 使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算，这里返回一个（K，V)对

wordCount <-lapply(words, function(word) { list(word, 1L) })

# 对（K，V）对进行聚合计算

counts<-reduceByKey(wordCount,"+",2L)

# 以数组的形式，返回数据集的所有元素

output <- collect(counts)

# 按格式输出结果

for (wordcount in output) {

cat(wordcount[[1]], ": ", wordcount[[2]], "\n")

}

2） Example2：logistic regression

# 加载SparkR包

library(SparkR)

# 初始化 Spark context

sc <- sparkR.init(master="集群ip:7077",

appName='sparkr_logistic_regression',

sparkEnvir=list(spark.executor.memory='1g',

spark.cores.max="10"))

# 从hdfs上读取txt文件，该RDD由spark集群的4个分区构成

input_rdd <- textFile(sc,

"hdfs://集群ip:8020/user/payton/german.data-numeric.txt",

minSplits=4)

# 解析每个RDD元素的文本（在每个分区上并行）

dataset_rdd <- lapplyPartition(input_rdd, function(part) {

part <- lapply(part, function(x) unlist(strsplit(x, '\\s')))

part <- lapply(part, function(x) as.numeric(x[x != '']))

part

})

# 我们需要把数据集dataset_rdd分割为训练集（train）和测试集（test）两部分，这里

# ptest为测试集的样本比例，如取ptest=0.2，即取dataset_rdd的20%样本数作为测试

# 集，80%的样本数作为训练集

split_dataset <- function(rdd, ptest) {

#以输入样本数ptest比例创建测试集RDD

data_test_rdd <- lapplyPartition(rdd, function(part) {

part_test <- part[1:(length(part)*ptest)]

part_test

})

# 用剩下的样本数创建训练集RDD

data_train_rdd <- lapplyPartition(rdd, function(part) {

part_train <- part[((length(part)*ptest)+1):length(part)]

part_train

})

# 返回测试集RDD和训练集RDD的列表

list(data_test_rdd, data_train_rdd)

}

# 接下来我们需要转化数据集为R语言的矩阵形式，并增加一列数字为1的截距项，

# 将输出项y标准化为0/1的形式

get_matrix_rdd <- function(rdd) {

matrix_rdd <- lapplyPartition(rdd, function(part) {

m <- matrix(data=unlist(part, F, F), ncol=25, byrow=T)

m <- cbind(1, m)

m[,ncol(m)] <- m[,ncol(m)]-1

m

})

matrix_rdd

}

# 由于该训练集中y的值为1与0的样本数比值为7:3，所以我们需要平衡1和0的样本

# 数，使它们的样本数一致

balance_matrix_rdd <- function(matrix_rdd) {

balanced_matrix_rdd <- lapplyPartition(matrix_rdd, function(part) {

y <- part[,26]

index <- sample(which(y==0),length(which(y==1)))

index <- c(index, which(y==1))

part <- part[index,]

part

})

balanced_matrix_rdd

}

# 分割数据集为训练集和测试集

dataset <- split_dataset(dataset_rdd, 0.2)

# 创建测试集RDD

matrix_test_rdd <- get_matrix_rdd(dataset[[1]])

# 创建训练集RDD

matrix_train_rdd <- balance_matrix_rdd(get_matrix_rdd(dataset[[2]]))

# 将训练集RDD和测试集RDD放入spark分布式集群内存中

cache(matrix_test_rdd)

cache(matrix_train_rdd)

# 初始化向量theta

theta<- runif(n=25, min = -1, max = 1)

# logistic函数

hypot <- function(z) {

1/(1+exp(-z))

}

# 损失函数的梯度计算

gCost <- function(t,X,y) {

1/nrow(X)*(t(X)%*%(hypot(X%*%t)-y))

# 定义训练函数

train <- function(theta, rdd) {

# 计算梯度

gradient_rdd <- lapplyPartition(rdd, function(part) {

X <- part[,1:25]

y <- part[,26]

p_gradient <- gCost(theta,X,y)

list(list(1, p_gradient))

})

agg_gradient_rdd <- reduceByKey(gradient_rdd, '+', 1L)

# 一次迭代聚合输出

collect(agg_gradient_rdd)[[1]][[2]]

}

# 由梯度下降算法优化损失函数

# alpha ：学习速率

# steps ：迭代次数

# tol ：收敛精度

alpha <- 0.1

tol <- 1e-4

step <- 1

while(T) {

cat("step: ",step,"\n")

p_gradient <- train(theta, matrix_train_rdd)

theta <- theta-alpha*p_gradient

gradient <- train(theta, matrix_train_rdd)

if(abs(norm(gradient,type="F")-norm(p_gradient,type="F"))<=tol) break

step <- step+1

}

# 用训练好的模型预测测试集信贷评测结果（“good”或“bad”），并计算预测正确率

test <- lapplyPartition(matrix_test_rdd, function(part) {

X <- part[,1:25]

y <- part[,26]

y_pred <- hypot(X%*%theta)

result <- xor(as.vector(round(y_pred)),as.vector(y))

})

result<-unlist(collect(test))

corrects = length(result[result==F])

wrongs = length(result[result==T])

cat("\ncorrects: ",corrects,"\n")

cat("wrongs: ",wrongs,"\n")

cat("accuracy: ",corrects/length(y_pred),"\n")

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