Apache Spark技术实战之5 -- SparkR的安装及使用

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概要

根据论坛上的信息，在Sparkrelease计划中，在Spark 1.3中有将SparkR纳入到发行版的可能。本文就提前展示一下如何安装及使用SparkR.

SparkR的出现解决了R语言中无法级联扩展的难题，同时也极大的丰富了Spark在机器学习方面能够使用的Lib库。SparkR和Spark MLLIB将共同构建出Spark在机器学习方面的优势地位。

使用SparkR能让用户同时使用Spark RDD提供的丰富Api，也可以调用R语言中丰富的Lib库。

安装SparkR

先决条件

1. 已经安装好openjdk 7
2. 安装好了R

安装步骤：

步骤1： 运行R Shell

bash# R

步骤2：在R shell中安装rJava

install.packages("rJava")

步骤3: 在R shell中安装devtools

install.packages("devtools")

步骤4: 安装好rJava及devtools，接下来安装SparkR

library(devtools)
install_github("amplab-extras/SparkR-pkg", subdir="pkg")

使用SparkR来运行wordcount

安装完SparkR之后，可以用wordcount来检验安装正确与否。

步骤1：在R shell中加载SparkR

library(SparkR)

步骤2：初始化SparkContext及执行wordcount

sc <- sparkR.init(master="local", "RwordCount")
lines <- textFile(sc, "README.md")
words <- flatMap(lines,
	function(line) {
		strsplit(line, " ")[[1]]
	})
wordCount <- lapply(words, function(word) { list(word, 1L) })

counts <- reduceByKey(wordCount, "+", 2L)
output <- collect(counts)
for (wordcount in output) {
	cat(wordcount[[1]], ": ", wordcount[[2]], "
")
}

如果想将SparkR运行于集群环境中，只需要将master=local，换成spark集群的监听地址即可

小结

时间匆忙，还有两件事情没有来得及细细分析。

1. SparkR的代码实现
2. 如果很好的将R中支持的数据挖掘算法与Spark并行化处理能力很好的结合

参考资料

1. https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg