Hadoop adalah kerangka kerja pemrograman berbasis Java yang mendukung pemrosesan kumpulan data besar dalam lingkungan komputasi terdistribusi, sedangkan R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafik. Bahasa R banyak digunakan di kalangan ahli statistik dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan melakukan analisis data. Di bidang analisis data interaktif, statistik tujuan umum, dan pemodelan prediktif, R telah mendapatkan popularitas besar karena kemampuan klasifikasi, pengelompokan, dan peringkatnya.
Hadoop dan R saling melengkapi dengan cukup baik dalam hal visualisasi dan analitik data besar.
Menggunakan R dan Hadoop
Ada empat cara berbeda untuk menggunakan Hadoop dan R secara bersamaan:
1. RHadoop
RHadoop adalah kumpulan dari tiga paket R: rmr, rhdfs dan rhbase. Paket rmr menyediakan fungsionalitas Hadoop MapReduce di R, rhdfs menyediakan manajemen file HDFS di R dan rhbase menyediakan manajemen basis data HBase dari dalam R. Masing-masing paket utama ini dapat digunakan untuk menganalisis dan mengelola data kerangka kerja Hadoop dengan lebih baik.
2. ORCH
ORCH adalah singkatan dari Oracle R Connector for Hadoop. Ini adalah kumpulan paket R yang menyediakan antarmuka yang relevan untuk bekerja dengan tabel Hive, infrastruktur komputasi Apache Hadoop, lingkungan R lokal, dan tabel database Oracle. Selain itu, ORCH juga menyediakan teknik analitik prediktif yang dapat diterapkan pada data dalam file HDFS.
3. RHIPE
RHIPE adalah paket R yang menyediakan API untuk menggunakan Hadoop. RHIPE adalah singkatan dari R and Hadoop Integrated Programming Environment, dan pada dasarnya RHadoop dengan API yang berbeda.
Empat. Streaming Hadoop
Hadoop Streaming adalah utilitas yang memungkinkan pengguna membuat dan menjalankan pekerjaan dengan file yang dapat dieksekusi sebagai pemeta dan / atau peredam. Menggunakan sistem streaming, seseorang dapat mengembangkan pekerjaan Hadoop yang berfungsi dengan cukup pengetahuan tentang Java untuk menulis dua skrip shell yang bekerja bersama-sama.
membalikkan angka di java
Kombinasi R dan Hadoop muncul sebagai perangkat yang harus dimiliki oleh orang-orang yang bekerja dengan statistik dan kumpulan data yang besar. Namun, penggemar Hadoop tertentu telah mengibarkan bendera merah saat berurusan dengan fragmen Big Data yang sangat besar. Mereka mengklaim bahwa keuntungan dari R bukanlah sintaksnya tetapi perpustakaan primitif yang lengkap untuk visualisasi dan statistik. Perpustakaan ini pada dasarnya tidak terdistribusi, sehingga pengambilan data menjadi urusan yang memakan waktu. Ini adalah kelemahan inheren dengan R, dan jika Anda memilih untuk mengabaikannya, R dan Hadoop bersama-sama masih dapat menghasilkan keajaiban.
Sekarang, mari kita lihat demo:
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait: