R语言--saprkR基本使用

1.在sparkR的shell中交互式使用

sparkR --masterspark://10.130.2.20:7077

sparkR --masterlocal[6]

#sparkR --master Spark://10.130.2.20:7077--driver-memory 3g --executor-memory 2g --total-executor-cores 12

2.在R脚本中使用

if(nchar(Sys.getenv("SPARK_HOME")) < 1) {

Sys.setenv(SPARK_HOME ="/home/spark")

}

library(SparkR,lib.loc = c(file.path(Sys.getenv("SPARK_HOME"), "R","lib")))

sc <-sparkR.init(master = "spark://10.130.2.20:7077",sparkEnvir =list(spark.driver.memory="3g"))

三、saprkR DataFrame的基本使用

DataFrame是数据组织成一个带有列名称的分布式数据集。在概念上和关系型数据库中的表类似，或者和R语言中的data frame类似，但是这个提供了很多的优化措施。构造DataFrame的方式有很多：可以通过结构化文件中构造；可以通过Hive中的表构造；可以通过外部数据库构造或者是通过现有R的data.frame构造等等。

1.从SparkContext和SQLContext开始

　　SparkContext是SparkR的切入点，它使得你的R程序和Spark集群互通。你可以通过sparkR.init来构建SparkContext，然后可以传入类似于应用程序名称的选项给它。如果想使用DataFrames，我们得创建SQLContext，这个可以通过SparkContext来构造。如果你使用SparkR shell， SQLContext 和SparkContext会自动地构建好。

sc <- sparkR.init()

sqlContext <- sparkRSQL.init(sc)

2.创建DataFrame

　　如果有SQLContext实例，那么应用程序就可以通过本地的R data frame（或者是Hive表；或者是其他数据源）来创建DataFrames。下面将详细地介绍。

(1)通过本地data.frame构造

　　最简单地创建DataFrames是将R的data frame转换成SparkR DataFrames，我们可以通过createDataFrame来创建，并传入本地R的data.frame以此来创建SparkR DataFrames，下面例子就是这种方法：

user=data.frame(name=c('zhangsan','lisi','wangwu','zhaoliu'),age=c(21,23,20,27))

df <- createDataFrame(sqlContext, user)

(2)通过Data Sources构造

　　通过DataFrame接口，SparkR支持操作多种数据源，本节将介绍如何通过Data Sources提供的方法来加载和保存数据。你可以阅读Spark SQL编程指南来了解更多的options选项.

　　Data Sources中创建DataFrames的一般方法是使用read.df，这个方法需要传入SQLContext，需要加载的文件路径以及数据源的类型。SparkR内置支持读取JSON和Parquet文件，而且通过Spark Packages你可以读取很多类型的数据，比如CSV和Avro文件。

　　下面是介绍如何JSON文件，注意，这里使用的文件不是典型的JSON文件。每行文件必须包含一个分隔符、自包含有效的JSON对象：

people <- read.df(sqlContext, "/wmf/people.json", "json")

head(people)

# SparkR 能自动从Json文件推断schema

printSchema(people)

　　Data sources API还可以将DataFrames保存成多种的文件格式，比如我们可以通过write.df将上面的DataFrame保存成Parquet文件：

write.df(people, path="people.parquet", source="parquet", mode="overwrite")

(3)通过Hive tables构造

　　我们也可以通过Hive表来创建SparkR DataFrames，为了达到这个目的，我们需要创建HiveContext，因为我们可以通过它来访问Hive MetaStore中的表。注意，Spark内置就对Hive提供了支持。

hiveContext <- sparkRHive.init(sc)

sql="能在bdcmagic上运行的sql语句"

results<-sql(hiveContext, sql)

head(results)

3.DataFrame的相关操作

SparkR DataFrames中提供了大量操作结构化数据的函数，这里仅仅列出其中一小部分，详细的API可以参见SparkR编程的API文档。

http://spark.apache.org/docs/latest/api/R/index.html

(1)选择行和列

#创建一个数据框

user=data.frame(name=c('zhangsan','lisi','wangwu','zhaoliu'),age=c(21,23,20,27))

df <-createDataFrame(sqlContext, user)

#获得数据框的一个基本信息

#选择某一列

head(select(df,df$name))#或者直接使用数据框的列名来选择head(select(df,name))

#过滤，选择满足条件的行

head(filter(df,df$age < 23))

(2)Grouping和Aggregation

#n操作符其实就是count的意思

head(summarize(groupBy(df,df$sex), count = n(df$sex)))

#数据框的排序

sex_counts=summarize(groupBy(df,df$sex), count = n(df$sex))

head(arrange(sex_counts,desc(sex_counts$count)))

(3)列上面的操作

SparkR提供了大量的函数用于直接对列进行数据处理的操作。

#为数据框增加一列

df$second_age=df$age+10

head(df)

(4)在数据框上使用SQL查询

#创建一个数据框

...

#将数据框注册成表

registerTempTable(df,"people")

#运行sql语句

sql(hiveContext,"sql语句，eg:select * from people")

四、sparkR RDD的基本使用

需要指出的是，在Spark 1.4版本中，SparkR的RDD(弹性分布式数据集) API被隐藏起来没有开放，主要是出于两点考虑：

　　RDD API虽然灵活，但比较底层，R用户可能更习惯于使用更高层的API；

　　RDD API的实现上目前不够健壮，可能会影响用户体验，比如每个分区的数据必须能全部装入到内存中的限制，对包含复杂数据类型的RDD的处理可能会存在问题等。

由于目前RDD API 并没有对外开放,所以使用这些函数时必须要加上SparkR:::。

对于RDD的创建和使用，会结合期货代码来讲解。下面简单给出了用到的函数。

a.RDD的创建

rdd<-SparkR:::textFile(sc,”path”)

或者

rdd<-SparkR:::parallelize(sc,list)

b.RDD函数的使用

SparkR:::map()

SparkR:::collect()

五、其他需要注意的

1.在集群上导入工具包的时候请使用以下方式导入，本地的话都可以。

SparkR:::includePackage(sc,dplyr)

2.当数据很大时不要使用collect()函数，会撑爆本地内存

3.as.data.frame(df) 该函数将sparkR的数据框转化成了R的数据框，同样该函数在数据量很大的时候不要使用。

4.自己试验的使用不要使用集群，占资源，在本地开多线程即可

六、Conference

SparkR官方指南：http://spark.apache.org/docs/latest/sparkr.html

SparkR API文档：http://spark.apache.org/docs/latest/api/R/index.html R语言--saprkR基本使用