R语言高效计算:data.table对决sparklyr 在学习R的过程中,目前我还没有碰过比data.table还高效的数据处理工具。fst可以做到比data.table还高效的数据读写,但计算方面,data.table还是不可替代。然而在处理数据量到TB级别之后,我… 微笑牛油果发表于R语言工具... 无缝对接Spark与R:Sparklyr系列——探讨属于数据科学家...
要开始使用sparklyr R,首先需要安装该扩展包。可以通过以下R代码来安装sparklyr R: install.packages("sparklyr") 1. 安装完成后,需要加载sparklyr R包: library(sparklyr) 1. 连接到Spark集群 连接到Spark集群是使用sparklyr R的第一步。可以通过以下代码连接到本地的Spark集群: sc<-spark_connect(master="local")...
sc <- sparklyr::spark_connect(master = "yarn-client", spark_home = "/data/FinanceR/Spark", version = "2.2.0", config = sparklyr::spark_config()) 数据IO 以写Parquet文件为例,同理你可以用 SparkR::write.*()/sparklyr::spark_write_*() 等写入其他格式文件到HDFS上,比如 csv/text。 什么...
使用SparkR或SparklyR解析日志的步骤如下: 安装和配置Spark:首先,需要安装和配置Apache Spark集群。可以从Apache Spark官方网站下载并按照指南进行安装和配置。 导入日志数据:将日志数据导入Spark集群中的分布式文件系统(如HDFS)或分布式存储系统(如Amazon S3)。可以使用Spark提供的API或工具(如spark-submit)来完成此操作。
一旦成功安装完sparklyr包,我们可以在IDE中可以看到一个新的Spark窗口。该窗口包含一个New Connection对话框,用于连接本地或者远程的Spark。如下所示: Sparklyr包的官方网站提供了详尽的学习文档,感兴趣的读者可以自行了解: dplyr包在Spark中的用法 MLlib 创建sparklyr扩展 ...
R在Sparklyr中从ALS实现中提取潜在因素 在Sparklyr中,ALS(交替最小二乘)是一种用于协同过滤的推荐算法,用于预测用户对项目的评分。ALS通过将用户-项目评分矩阵分解为用户因子矩阵和项目因子矩阵来实现。 潜在因素是指在用户-项目评分矩阵中无法直接观察到的特征或属性。ALS通过将用户和项目表示为潜在因素的向量来捕捉...
## Source: query [2.562e+04 x 7]## Database: spark connection master=local[8] app=sparklyr local=TRUE## Groups: playerID### playerID yearID teamID G AB R H## <chr> <int> <chr> <int> <int> <int> <int>## 1 abbotpa01 2000 SEA 35 5 1 2## 2 abbotpa01 2004 PHI 10 ...
R× Spark = Sparklyr.目前的框架中,Rstudio的Sparklyr是最优秀的,能够熟练利用dplyr进行ETL的数据科学家,甚至可以摈弃传统的SQL,走向可重复性、可追溯性极强的ETL程序编写。目前版本已经推出到0.9.2,还在持续更新中,大家可以参考官网https://spark.rstudio.com. ...
加载SparkR、sparklyr 和 dplyr 将sparklyr 连接到群集 将JSON 数据文件上传到工作区 将JSON 数据读取到 DataFrame 显示另外 5 个 本文介绍如何使用 R 包(如SparkR、sparklyr和dplyr)来处理 Rdata.frame、Spark DataFrame和内存中表。 请注意,使用 SparkR、sparklyr 和 dplyr 时,可能会发现可以使用所有这些包完成特...
Sparklyr:sparklyr::install_spark(),不依赖于Spark版本,spark 2.X 完美兼容1.X。截止2018年3月18日,目前暂不支持2.3版本。 Spark初始化 SparkR: Sys.setenv("SPARKR_SUBMIT_ARGS"="--master yarn-client sparkr-shell") sc <- SparkR::sparkR.session(enableHiveSupport = T, ...