r語言大數據路線

Ⅰ 你知道應該怎樣進行大數據的入門級學習嗎

數據科學並沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，數據挖掘，資料庫，分布式計算，雲計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：
1原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；
2我們想看看數據「長什麼樣」，有什麼特點和規律；
3按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，得到output。這三個步驟未必嚴謹，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經驗來看，按照這個大思路走，數據一般不會做跑偏。這樣看來，數據科學其實就是門復合型的技術，既然是技術就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數據科學方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎之類的書了，直接上跟數據科學相關的。 R programming 如果只是想初步了解一下R語言已經R在數據分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：R in action：我的R語言大數據101。其實對於一個沒有任何編程基礎的人來說，一開始就學這本書，學習曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發布的R basics，stackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 'r' Questions），遇到復雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。

Ⅱ 如何讓Hadoop結合R語言做大數據分析

R語言和讓我們體會到了，兩種技術在各自領域的強大。很多開發人員在計算機的角度，都會提出下面2個問題。問題1: Hadoop的家族如此之強大，為什麼還要結合R語言？
問題2: Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，和R語言的區別是什麼？下面我嘗試著做一個解答：問題1: Hadoop的家族如此之強大，為什麼還要結合R語言？

a. Hadoop家族的強大之處，在於對大數據的處理，讓原來的不可能（TB,PB數據量計算），成為了可能。
b. R語言的強大之處，在於統計分析，在沒有Hadoop之前，我們對於大數據的處理，要取樣本，假設檢驗，做回歸，長久以來R語言都是統計學家專屬的工具。
c. 從a和b兩點，我們可以看出，hadoop重點是全量數據分析，而R語言重點是樣本數據分析。 兩種技術放在一起，剛好是最長補短！
d. 模擬場景：對1PB的新聞網站訪問日誌做分析，預測未來流量變化
d1:用R語言，通過分析少量數據，對業務目標建回歸建模，並定義指標d2:用Hadoop從海量日誌數據中，提取指標數據d3:用R語言模型，對指標數據進行測試和調優d4:用Hadoop分步式演算法，重寫R語言的模型，部署上線這個場景中，R和Hadoop分別都起著非常重要的作用。以計算機開發人員的思路，所有有事情都用Hadoop去做，沒有數據建模和證明，」預測的結果」一定是有問題的。以統計人員的思路，所有的事情都用R去做，以抽樣方式，得到的「預測的結果」也一定是有問題的。所以讓二者結合，是產界業的必然的導向，也是產界業和學術界的交集，同時也為交叉學科的人才提供了無限廣闊的想像空間。問題2: Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，和R語言的區別是什麼？

a. Mahout是基於Hadoop的數據挖掘和機器學習的演算法框架，Mahout的重點同樣是解決大數據的計算的問題。
b. Mahout目前已支持的演算法包括，協同過濾，推薦演算法，聚類演算法，分類演算法，LDA, 樸素bayes，隨機森林。上面的演算法中，大部分都是距離的演算法，可以通過矩陣分解後，充分利用MapRece的並行計算框架，高效地完成計算任務。
c. Mahout的空白點，還有很多的數據挖掘演算法，很難實現MapRece並行化。Mahout的現有模型，都是通用模型，直接用到的項目中，計算結果只會比隨機結果好一點點。Mahout二次開發，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技術基礎，最好兼有 「線性代數」，「概率統計」，「演算法導論」 等的基礎知識。所以想玩轉Mahout真的不是一件容易的事情。
d. R語言同樣提供了Mahout支持的約大多數演算法(除專有演算法)，並且還支持大量的Mahout不支持的演算法，演算法的增長速度比mahout快N倍。並且開發簡單，參數配置靈活，對小型數據集運算速度非常快。
雖然，Mahout同樣可以做數據挖掘和機器學習，但是和R語言的擅長領域並不重合。集百家之長，在適合的領域選擇合適的技術，才能真正地「保質保量」做軟體。

如何讓Hadoop結合R語言？

從上一節我們看到，Hadoop和R語言是可以互補的，但所介紹的場景都是Hadoop和R語言的分別處理各自的數據。一旦市場有需求，自然會有商家填補這個空白。

1）. RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R語言的結合的產品，由RevolutionAnalytics公司開發，並將代碼開源到github社區上面。RHadoop包含三個R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分別是對應Hadoop系統架構中的，MapRece, HDFS, HBase 三個部分。

2）. RHiveRHive是一款通過R語言直接訪問Hive的工具包，是由NexR一個韓國公司研發的。

3）. 重寫Mahout用R語言重寫Mahout的實現也是一種結合的思路，我也做過相關的嘗試。

4）.Hadoop調用R

上面說的都是R如何調用Hadoop，當然我們也可以反相操作，打通JAVA和R的連接通道，讓Hadoop調用R的函數。但是，這部分還沒有商家做出成形的產品。

5. R和Hadoop在實際中的案例

R和Hadoop的結合，技術門檻還是有點高的。對於一個人來說，不僅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技術，還要具備 軟體開發，演算法，概率統計，線性代數，數據可視化，行業背景 的一些基本素質。在公司部署這套環境，同樣需要多個部門，多種人才的的配合。Hadoop運維，Hadoop演算法研發，R語言建模，R語言MapRece化，軟體開發，測試等等。所以，這樣的案例並不太多。

Ⅲ 如何讓Hadoop結合R語言做大數據分析

R語言和MATLAB一樣，用於數據分析處理的，在某些方面比較MATLAB更加強力，在計算矩陣方面PYTHON完全沒可比性，R語言還可以和Hadoop結合運行在集群上，做大規模數據統計必備。

Ⅳ 大數據學習入門規劃

大數據方向的工作目前分為三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家
04.其他（數據挖掘本質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解為大數據的一個方向吧）
一、大數據工程師的技能要求
二、大數據學習路徑
三、學習資源推薦（書籍、博客、網站）
一、大數據工程師的技能要求總結如下:
必須技能10條:01.Java高級編程(虛擬機、並發)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此處指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）進階技能6條:11.機器學習演算法以及mahout庫加MLlib12.R語言13.Lambda 架構14.Kappa架構15.Kylin16.Aluxio
二、學習路徑
第一階段:
01.Linux學習（跟鳥哥學就ok了）
02.Java 高級學習（《深入理解Java虛擬機》、《Java高並發實戰》
第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）04.HBase（《HBase權威指南》）05.Hive（《Hive開發指南》）06.Scala（《快學Scala》）07.Spark （《Spark 快速大數據分析》）08.Python （跟著廖雪峰的博客學習就ok了）
第三階段:對應技能需求，到網上多搜集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學什麼告訴你了)，剩下的就是你去搜集對應的資料學習就ok了當然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個完全根據自己情況決定,如果看書效率不高就上網課，相反的話就自己看書。
三，學習資源推薦:01.Apache 官網02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官網04.Databrick官網05.過往的記憶（技術博客）06.CSDN，51CTO 07.至於書籍當當、京東一搜會有很多，其實內容都差不多
那麼如何從零開始規劃大數據學習之路！
大數據的領域非常廣泛，往往使想要開始學習大數據及相關技術的人望而生畏。大數據技術的種類眾多，這同樣使得初學者難以選擇從何處下手。本文將為你開始學習大數據的征程以及在大數據產業領域找到工作指明道路，提供幫助。

Ⅳ 如何系統規劃大數據學習之路

學習計劃

.實踐

• 《復R語言制實戰》統計概率、Excel等方面知識結合著看。由於《R語言實戰》第一部分內容要求的統計概率知識較少，作為零基礎學員可以先掌握這幾章的內容快速入門。不過第二部分要求的統計概率知識要求較高，我會後續補充相關專業知識的盲點。
  

• 給自己定的計劃最好可便於執行。所以我設定的截止日期相對比較寬松。

• 不必拘泥於看書一種學習形式。我會結合網上的教學視頻，比如我發現網易雲課堂、YouTube視頻上都有關於R語言入門的教程。
  

• 實踐。看懂並沒用，關鍵還看實踐。我看網上的老師寫代碼操作可以運行，等我自己上手就發現很多問題。這時候是鍛煉自己解決問題的好時候，谷歌是個好工具，卻是體會到了。

如需了解輿情和數據等方面的內容請登錄網址：網頁鏈接

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