浅谈R语言在大数据处理中的运用

李业田

摘要：随着我国经济的发展与社会的进步，互联网技术也在迅速的发展，已经广泛地应用到了我们的生活中，并且受到了大众的青睐。我们用互联网来进行工作与学习，也可以通过互联网的运用跨越时空来进行对话，而R语言就是互联网技术大潮中的一员，它作为我国电子技术的最新产物，可以对大量的数据进行处理与分析，使其能够变得整齐有序。本文就浅谈一下R语言在大数据处理中的运用，对其进行简要的探讨与分析，以供互联网应用者的参考与评价。

关键词：R语言;大数据;数据处理

中图分类号：C37 文献标识码：A  文章编号：1003-9082（2020）07-00-01

一、R语言概述

伴随着我国经济的增长与科技的进步，我们所要操作的数据的工作量也越来越大，对于那些大量存储的图片以及数据，不能再一律采用传统的电子技术来进行处理，为了能够更好地在海量的数据存储与查询过程中快速地进入界面，从而出现了许多处理大数据的软件与技术，而R语言以其独特的优势受到了人们广泛的使用与青睐。

R语言的概念指的是一个具有强大的统计能力与分析功能的作图与语言为一体的一个最新的软件系统，是由新西兰奥克兰大学所创建的，R语言就由此诞生，这个软件的系统还没有进行完全的开发，但是现阶段可以自由的下载，R语言具有非常强的灵活性、开放性、扩展性，使得在大数据的背景下，受到了大家广泛的热捧与推崇，也广泛地应用在教育业与事业单位。R语言因具有独特的下载平台可以多方面的进行下载，增加了人们工作过程中的便捷性，R语言的名字起源是根据其开发及出场的R小组的名字而命名的，这个开发小组中的组员大多数都来自大学中的计算机系以及与计算机有关的系别，除了这些开发者的参与之外，还存在着许许多多的志愿者，他们根据自身的技术水平来进行代码的研制与编写，通过多次失败的实验，从中吸取成功的经验，从而将R语言这个全新的技术研制出来。

二、基于Hadoop的大数据处理

Hadoop指的是阿帕奇软件公司所提供资金支持下的最厉害的软件项目，这个项目是由一个分布式文件数据以及MapReduce系统的框架所构成的，通常采用于对于那些非常有高难度而且可扩展的分布式计算的软件应用，Hadoop的框架部分通常负责任务的处理，并对其进行细致化的分解与分析，以确保使用者能够在程序的逻辑上进行有效地开发与利用，从而促进Hadoop的使用所带来的可持续发展性。

Hadoop软件处理系统具有特别强大的能力，他可以进行许多大数据的同时处理，Hadoop将HDFS与MapReduce作为其处理的核心理念，HDFS即“Hadoop Distributed File System”的缩写简称，为计算机提供储存的功能，MapReduce系统所指的就是将所收到的任务进行细致的分解與传送，并且将所产生的结果进行结合，如果遇到特别大的数据的时候，一台服务器已经不能很好地解决当前的问题，所以就需要用MapReduce进行细致化的运算，MapReduce的独特之处是在进行大数据的总结与处理的过程中，MapReduce可以将一个复杂的任务分解成许多简单的小任务来进行处理，最后通过与Linux处理器相结合的方式，就可以将一个难度系数非常高的数据进行有效地处理。除了MapReduce与HDFS，Hadoop还创新出了许多关于大数据处理的软件系统，比如分布式数据库HBase与数据仓库Hive等。

三、R语言与Hadoop交互

R语言的独特之处是在于R语言的独特功能，企业功能具备了多样化的统计学数字以及强大的分析功能，使用者可以通过全新安装包的下载来增加R语言的功能，具有非常强的便捷性，我国现阶段，人们对R语言的需求量越来越大，广泛地应用在许多的领域与行业的强大数据分析与处理中，而且各种难度系数较大的理论都会通过R语言转换的形式进行快速的呈现。这种电子数据的处理速度远超过了其他软件的处理速度，节省了人们的时间，提高了人们的工作效率以及工作质量，R语言不仅可以用于统计或分析数据开发的过程中，也可以进行复杂的运算，他的运算速度也没有让人们失望。R语言也可以进行图片的绘制，帮助企业制作品牌logo，使得其logo具有独特性。

R语言在人们生活的过程中，对人们工作的帮助具有很强的灵活性以及多面性，R语言也会随着人们的需求与需要进行不断地创新与改善，随着教育界以及学术界对R语言这项特殊的技术的认同与发展，使得西方的很多大学对其进行运用与研究，而且也有越来越多的企业公司都在使用R语言这项高科技技术，进行企业程序的编制以及数据的分析，使得R语技术在电子技术比拼的过程中总是能够获得冠军的荣耀地位，从而R语言在全世界中被广泛地应用，并占据不败的地位。 R语言在使用过程中，会将所有任务存储在虚拟的存储器中，站在许多使用者的角度来说，这种新颖的设计方便了 R语言的传播速度，可是如果当 R语言碰到一个非常大的数据资料时，由于大数据的数据内存容量都非常的大，而且种类也非常的多，使其在运行的过程中会降低 R语言系统的转换速度，因此，在进行 R语言的使用过程中，必须结合其他软件来进行分解与调整。

操作者可以运用Hadoop功能中的PB与TB的数据，通过MapReduce的软件系统进行审核与处理，使其容量能够缩小到几GB的基础上，随后再运用R语言进行处理。在R语言处理的过程中，Rmpi包也被广泛地使用，使得其可以直接快速地进行数据的分解分析，使得大数据变得与普通的数据编程操作一样的简单，因为这些数据包都是由R语言所扩展出来的，所以与R语言的描述都比较统一。

操作者可以直接利用Hadoop的软件系统应用在R语言的数据安装包内，并且利用 R语言来对MapReduce进行统计与计算，最终实现RHadoop的效果，使得二者相得益彰，都发挥出各自的巨大优势，从而使得R语言拥有了更为强大的功能来进行数据的处理与分析，从而进一步提高工作效率与工作质量。

结论

总的来说，随着我国经济的发展与社会的进步，在互联网这个大背景下，R语言的出现使人们的生活水平越来越科技化，而且R语言与Hadoop进行相结合，打破了传统型计算机数据的限制量，又可以采取R语言中的扩展包来进行科学合理的快速分析，促进了大数据时代的可持续性发展。