sparklyr包：实现Spark与R的接口

日前，Rstudio公司发布了sparklyr包。该包具有以下几个功能：

实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端
筛选并聚合Spark数据集，接着在R中实现分析与可视化
利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法
可以创建一个扩展，用于调用Spark API。并为Spark的所有包集提供了一个接口
未来在RStudio IDE中集成支持Spark和sparklyr包

安装

通过devtools包实现sparklyr包的安装：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("rstudio/sparklyr")

接着，我们需要在本地安装Spark：

library(sparklyr)
spark_install(version = "1.6.1")

如果用的是RStudio IDE，还需下载最新的预览版IDE。它包含有实现与Spark交互的若干增强功能(详情参考RStudio IDE)。

连接Spark

安装好sparklyr包之后，我们连接本地的Spark，也可以连接远程的Spark集群。这里，我们使用spark_connect函数来连接本地的Spark：

library(sparklyr)
library(dplyr)
sc <- spark_connect(master = "local")

返回的Spark连接(sc)为Spark集群提供了一个远程的dplyr数据源。更多连接远程Spark集群的信息参考这里

读取数据

使用copy_to函数可以实现将R中的数据框导入到Spark。下面我将R自带的iris数据集，nycflights13包的flights数据集，以及Lahman包的Batting数据集复制到Spark（请确保安装了这两个包）。

iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
flights_tbl <- copy_to(sc, nycflights13::flights, "flights")
batting_tbl <- copy_to(sc, Lahman::Batting, "batting")

使用dplyr的src_tbls函数可以列出所有可用的表（包括预先加载在集群内的表）。

src_tbls(sc)

[1] "batting" "flights" "iris"

使用dplyr语法

我们利用dplyr语法来对集群内的所有表进行操作，下面是一个简单的数据筛选案例：

# 筛选出飞机晚点两分钟的航班信息
flights_tbl %>% filter(dep_delay == 2)

Source:   query [?? x 16]
Database: spark connection master=local app=sparklyr local=TRUE

    year month   day dep_time dep_delay arr_time arr_delay carrier tailnum flight origin  dest
   <int> <int> <int>    <int>     <dbl>    <int>     <dbl>   <chr>   <chr>  <int>  <chr> <chr>
1   2013     1     1      517         2      830        11      UA  N14228   1545    EWR   IAH
2   2013     1     1      542         2      923        33      AA  N619AA   1141    JFK   MIA
3   2013     1     1      702         2     1058        44      B6  N779JB    671    JFK   LAX
4   2013     1     1      715         2      911        21      UA  N841UA    544    EWR   ORD
5   2013     1     1      752         2     1025        -4      UA  N511UA    477    LGA   DEN
6   2013     1     1      917         2     1206        -5      B6  N568JB     41    JFK   MCO
7   2013     1     1      932         2     1219        -6      VX  N641VA    251    JFK   LAS
8   2013     1     1     1028         2     1350        11      UA  N76508   1004    LGA   IAH
9   2013     1     1     1042         2     1325        -1      B6  N529JB     31    JFK   MCO
10  2013     1     1     1231         2     1523        -6      UA  N402UA    428    EWR   FLL
..   ...   ...   ...      ...       ...      ...       ...     ...     ...    ...    ...   ...
Variables not shown: air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>.

dplyr导论提供了许多dplyr包中函数的使用案例。以下案例演示的是航班延误信息的数据可视化：

delay <- flights_tbl %>% 
  group_by(tailnum) %>%
  summarise(count = n(), dist = mean(distance), delay = mean(arr_delay)) %>%
  filter(count > 20, dist < 2000, !is.na(delay)) %>%
  collect

# 绘图
library(ggplot2)
ggplot(delay, aes(dist, delay)) +
  geom_point(aes(size = count), alpha = 1/2) +
  geom_smooth() +
  scale_size_area(max_size = 2)

窗口函数

支持dplyr的窗口函数。如下所示：

batting_tbl %>%
  select(playerID, yearID, teamID, G, AB:H) %>%
  arrange(playerID, yearID, teamID) %>%
  group_by(playerID) %>%
  filter(min_rank(desc(H)) <= 2 & H > 0)

Source:   query [?? x 7]
Database: spark connection master=local app=sparklyr local=TRUE
Groups: playerID

    playerID yearID teamID     G    AB     R     H
       <chr>  <int>  <chr> <int> <int> <int> <int>
1  anderal01   1941    PIT    70   223    32    48
2  anderal01   1942    PIT    54   166    24    45
3  balesco01   2008    WAS    15    15     1     3
4  balesco01   2009    WAS     7     8     0     1
5  bandoch01   1986    CLE    92   254    28    68
6  bandoch01   1984    CLE    75   220    38    64
7  bedelho01   1962    ML1    58   138    15    27
8  bedelho01   1968    PHI     9     7     0     1
9  biittla01   1977    CHN   138   493    74   147
10 biittla01   1975    MON   121   346    34   109
..       ...    ...    ...   ...   ...   ...   ...

更多dplyr在Spark中的用法参考这里。

调用MLlib

利用sparklyr包中的MLlib函数可以实现在Spark集群中调用机器学习算法。

这里，我们使用ml_linear_regression函数来拟合一个线性回归模型。数据为内置的mtcars数据集，我们想看看能否通过汽车的重量(wt)和发动机的气缸数(cyl)来预测汽车的油耗(mpg)。我们假设mpg跟这两个变量之间的关系是线性的。

# 将mtcar数据集复制到spark
mtcars_tbl <- copy_to(sc, mtcars)

# 先对数据做变换，然后将数据集分割为训练集和测试集
partitions <- mtcars_tbl %>%
  filter(hp >= 100) %>%
  mutate(cyl8 = cyl == 8) %>%
  sdf_partition(training = 0.5, test = 0.5, seed = 1099)

# 对训练数据集做模型拟合
fit <- partitions$training %>%
  ml_linear_regression(response = "mpg", features = c("wt", "cyl"))

Call:
mpg ~ wt + cyl

Coefficients:
(Intercept)          wt         cyl 
  33.499452   -2.818463   -0.923187

对spark得到的线性回归模型，使用summary()函数可以查看模型的拟合效果以及每个预测指标的统计意义。

summary(fit)

Call:
mpg ~ wt + cyl

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-1.752 -1.134 -0.499  1.296  2.282 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|)    
(Intercept) 33.49945    3.62256  9.2475 0.0002485 ***
wt          -2.81846    0.96619 -2.9171 0.0331257 *  
cyl         -0.92319    0.54639 -1.6896 0.1518998    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

R-Squared: 0.8274
Root Mean Squared Error: 1.422

Spark机器学习提供常用机器学习算法的实现和特征变换。更多信息请参考这里。

RStudio IDE

RStudio的最新预览版集成支持Spark和sparklyr包。包含以下工具：

创建和管理Spark连接
浏览表格数据和Spark DataFrames的所有列
可以预览Spark DataFrames的前1000行

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：

本文由雪晴数据网负责翻译整理，原文参考sparklyr — R interface for Apache Spark。转载本译文请注明链接http://www.xueqing.tv/cms/article/232