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商品描述
It’s tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software product—unless you’re in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets. You’ll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, and some Hadoop-related tools, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don’t.
With these packages, you can overcome R’s single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R’s memory barrier.
- Snow: works well in a traditional cluster environment
- Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers
- Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release
- R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing
- RHIPE: uses Hadoop’s power with R’s language and interactive shell
- Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations
商品描述(中文翻譯)
R作為一個高品質、跨平台、開源的統計軟體產品，很難對其提出異議，除非你從事大數據分析的業務。這本簡明的書介紹了使用R分析大型數據集的幾種策略。你將學習到Snow、Multicore、Parallel和一些與Hadoop相關的工具的基礎知識，包括如何找到它們、如何使用它們、它們在什麼情況下運作良好以及什麼情況下不適用。
通過這些套件，你可以克服R的單線程特性，將工作分散到多個CPU上，或將工作卸載到多台機器上以解決R的內存限制。
以下是一些相關套件的介紹：
- Snow：在傳統的集群環境中運作良好
- Multicore：適用於多處理器和多核心計算機
- Parallel：即將在R 2.14.0版本中推出
- R+Hadoop：提供對一種流行的集群計算形式的低級訪問
- RHIPE：結合了Hadoop的強大功能和R的語言和互動式shell
- Segue：讓你可以使用Elastic MapReduce作為lapply-style操作的後端
