r语言大数据路线

Ⅰ 你知道应该怎样进行大数据的入门级学习吗

数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。 R programming 如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics，stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest 'r' Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。

Ⅱ 如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？
问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？

a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。
b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。
c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！
d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化
d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？

a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。
b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapRece的并行计算框架，高效地完成计算任务。
c. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapRece并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。
d. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。
虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。

如何让Hadoop结合R语言？

从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。

1）. RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapRece, HDFS, HBase 三个部分。

2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4）.Hadoop调用R

上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例

R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapRece化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

Ⅲ 如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和MATLAB一样，用于数据分析处理的，在某些方面比较MATLAB更加强力，在计算矩阵方面PYTHON完全没可比性，R语言还可以和Hadoop结合运行在集群上，做大规模数据统计必备。

Ⅳ 大数据学习入门规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课，相反的话就自己看书。
三，学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多，其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路！
大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。

Ⅳ 如何系统规划大数据学习之路

学习计划

.实践

• 《复R语言制实战》统计概率、Excel等方面知识结合着看。由于《R语言实战》第一部分内容要求的统计概率知识较少，作为零基础学员可以先掌握这几章的内容快速入门。不过第二部分要求的统计概率知识要求较高，我会后续补充相关专业知识的盲点。
  

• 给自己定的计划最好可便于执行。所以我设定的截止日期相对比较宽松。

• 不必拘泥于看书一种学习形式。我会结合网上的教学视频，比如我发现网易云课堂、YouTube视频上都有关于R语言入门的教程。
  

• 实践。看懂并没用，关键还看实践。我看网上的老师写代码操作可以运行，等我自己上手就发现很多问题。这时候是锻炼自己解决问题的好时候，谷歌是个好工具，却是体会到了。

如需了解舆情和数据等方面的内容请登录网址：网页链接

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