R与Hadoop大数据分析实战：Hadoop结合R语言怎么做

基于Hadoop搭建企业大数据平台，这是目前的主流趋势，Hadoop框架基本上能够满足大部分的企业大数据需求，但是在大数据分析上，似乎R语言有着更大的优势，那么有没有可能将两者结合起来，实现大数据分析的最佳配合呢？今天我们来为大家分享一点R与Hadoop大数据分析实战的思路。

对于大规模数据的处理分析，基于Hadoop框架能够实现，但是在Hadoop之前，在数据分析处理上表现一直非常亮眼的是R语言。


R语言在数据统计分析、绘图、数据挖掘上，有着相当明显的优势。R内建多种统计学及数字分析功能，比其他的统计学或数学专用的编程语言，有着更强的物件导向功能。其次，在绘图上，R语言绘图可以实现印刷的素质，也可加入数学符号。

因此，在Hadoop之前，R语言在数据统计分析上是领域的王者，用作矩阵计算，速度可以秒杀很多商业软件。

而大数据时代来临，带来了更大规模的数据，类型更多样的数据，要对这些所有的数据实现整合分析，确实需要一个成熟的系统框架来支撑，因此有了Hadoop框架体系。

Hadoop核心的分布式架构，通过集群来实现大规模数据的高速运算和存储，分布式文件系统HDFS负责分布式文件储存，分布式计算框架MapReduce负责分布式计算，还有一系列Hadoop家族成员包括Hive、HBase、Zookeeper、Avro、Pig、Ambari、Sqoop、Mahout、Chukwa等，来共同辅助完成大数据处理任务。

R与Hadoop大数据分析实战，应该怎么去实现呢？

Hadoop的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB，PB数据量计算），成为可能。

R语言的强大之处，在于统计分析，要取样本，假设检验，做回归，功能强大且易用。

R与Hadoop结合进行大数据分析，hadoop着重全量数据分析，R语言着重样本数据分析，两者结合给了大数据价值的分析和挖掘进一步的深入空间。

关于R与Hadoop大数据分析实战，这是实现海量数据价值挖掘的一种新思路，对于大规模数据价值的挖掘有着更进一步的潜力，但是同样地，对于两方面的技术需求都很高，因此还有待进一步探索。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析与挖掘2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解。