（1.首都经济贸易大学信息学院 北京 100070）
摘要：随机信息技术的的飞速发展，世界各个角落通过互联网联系的越来越紧密，我们每天的生活工作产生大量的数据，如果我们对这些看似杂乱无章的数据进行统计分析，数据挖掘，我们便可以提取出很有用的信息，R正是在大数据时代背景下处理海量数据的利器之一。可以预见，在大数据时代，分布式系统(例如Hadoop和Spark)和统计分析软件将拥有广阔的应用前景。
关键词：R，数据挖掘，统计分析，Hadoop
1.R概述
R是一个有着统计分析功能和强大的作图功能的语言环境和软件系统，有新西兰奥克兰大学统计系的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立，R语言在GUN协议下免费发行，该软件系统完全开源，可以自由下载其源代码，也有已经变异的可执行文件版本下载，R语言可在多种平台下运行，包括UNIX，Windows和Mac OS。
R语言的开发及维护由R开发核心小组具体负责，这个团队的成员大部分来自大学的统计系，同时R语言还拥有大批贡献者，他们为R语言编写代码，修正程序缺陷和编写文档。
该软件系统最得意之处在于其自带了多种统计学及数字分析功能，并且可以通过安装包增强新的功能，迄今为止，R语言官网上的程序包已经超过了4000个，广泛覆盖了各类行业和领域的数据分析应用，同时，各种统计学前沿的理论方法的形影计算机程序都会迅速以R软件包的形式得以实现。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
2.Hadoop简介
随着信息化时代的到来，每天都产生大量的数据，根据相关统计，淘宝网每日新增的交易数据为10TB；eBay分析平台每日处理的数据量达到了100PB；Facebook的10亿活跃用户，每天生成的照片冲洗出来堆起来的高度相当于80个埃菲尔铁塔；Youtube网站每分钟大约会有60h的视频数据上传，根据IDC[ ]预测，到2020年全球以电子形式存储的数据量将达32ZB，如果将其刻录在DVD盘片后堆叠起来，可以从地球到月球垒几十个来回。
Hadoop是一种可以实现大数据时代云存储和云计算的方案，Hadoop起源于Google。Google公司在2003年和2004年发表了两篇描述Google学术的论文：谷歌文件系统(GFS)和MapReduce。它们提供了一个高效处理极大规模数据平台。
而同期致力于研究开源的网页搜索引擎的Nutch的Doug Cutting就开始着手实现这些Google系统，不久之后便诞生了Hadoop。其早期以Luence子项目出现，不久之后成为了Apache基金会的顶级开源项目，从本质上来讲，Hadoop是一个实现了MapReduce和GFS技术的开源平台，它可以在由低成本硬件组成的集群上处理大规模的数据集。
3.Hadoop与R的结合
目前有两种比较主流的方法：
第一种是在Hadoop上将PB，TB量级的数据利用MapReduce处理之后，将其数据容量缩小到GB量级，再加载到R中进行处理。
在R中，GB级别的数据可以利用MPI并行处理框架构建的机群计算。Rmpi包相当受欢迎，在它的基础上可以实现各种MPI支持的并行编程范式。其中snow包简单易用，支持协议多样，包括SOCKET、MPI、PVM、NWS等四种线程沟通协议、所以即使没有安装MPI或者对MPI了解不多，最基本的也可以直接使用SOCKET方式快速上手。而有了snowfall，更是使得并行化的计算变得柔和普通编程一样简单。由于这些包都是为R而扩展的，所以跟R的矢量化原因描述出来（比如R的apply系列函数或简单矩阵运算），再一直到snowfall并行运算平台几乎就是0成本。
第二种方法就是直接利用支持Hadoop的R包，在R中操作存放HDFS中的数据，并利用R语言完成MapReduce算法，用来替代Java的MapReduce实现。RHadoop包让R语言有更强大的能力来处理高达TB到PB的数据。
4.结语
将R和Hadoop相结合，既能够利用Hadoop分布式MapReduce计算打破数据量的限制，又能够利用R中的众多优秀的扩展包，快速实现数据处理和分析，这是一种很有前途的解决方案，也是一个不错的大数据实践。
5.参考文献
[1] Anand Rajarman,Jeffrey David. 大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理.2012.
作者简介：
闵凉宇(1991- )：首都经济贸易大学信息学院在读研究生。E-mail：mly8410112@163.com[1] IDC：Internet Data Center,互联网数据中心。
论文作者:闵凉宇,唐寅
论文发表刊物:《电力设备》2016年第14期
论文发表时间:2016/10/14
标签：数据论文; 语言论文; 统计分析论文; 互联网论文; 开源论文; 分布式论文; 是一个论文; 《电力设备》2016年第14期论文;