1. 系统拓扑图

在日常业务分析中，R是非常常用的分析工具，而当数据量较大时，用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型，spark作为大规模数据处理框架，采用内存计算，可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型，但缺点是不能图形展示，R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口，实现了在数据量大的情况下，应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能，方便业务分析，模型训练。

但是要想使多人同时共享R和Spark，还需要其他的相关组件，下图展示了所有相关的组件及应用：

2. 安装方法

• 2.1 Rstudio-Server简介及安装方法

RStudio是R语言开发中的利器，是一个IDE集成环境。RStudio Server版本提供了web的功能，可以安装远程计算机，通过web进行访问，支持多用户.

安装完成后，如果顺利可登录 http://ip地址:8787 访问Rstudio Web客户端界面，如果遇到问题，请查看博主下一篇关于常见问题的解决方案

• 2.2 sparklyr包的简介及安装方法

sparkly包是由Rstudio公司发布的，用于接口Spark大数据平台的，实现R与Spark的连接，sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端，可筛选并聚合Spark数据集，接着在R中实现分析与可视化，利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法，同时可以创建一个扩展，用于调用Spark API，并为Spark的所有包集提供了一个接口。

sparkyr的安装方法

• 2.3 shiny Server简介及安装方法

在R界面安装shiny包

install.packages(\'shiny\', repos=‘https://cran.rstudio.com/\')

wget https://download3.rstudio.org/centos5.9/x86_64/shiny-server-1.5.1.834-rh5-x86_64.rpm

sudo yum install --nogpgcheck shiny-server-1.5.1.834-rh5-x86_64.rpm

启动与关闭 shiny-server

start shiny-server 　　　　    # 启动

stop shiny-server 　　　　 # 停止

restart shiny-server 　　　　 # 重启

status shiny-server 　　　　 #查看状态  

reload shiny-server 　　　　 #不中断服务的前提下 更新加载配置项

登陆web界面查看运行情况

http://10.211.55.16:3838/   默认端口时3838，可以在配置文件(/etc/shiny-server/shiny-server.conf)中修改

3. 使用说明

• 3.1 spark的连接方法

<本地模式>

如果只是在本机Rstudio使用，可以在本地下载spark，并调用本地local模式

library(sparklyr)

spark_install(version = "1.6.2")

sc <- spark_connect(master = “local”, version = ‘1.6.2’)

<yarn模式>

- 简单的配置方法：

library(sparklyr)

library(dplyr)

sc <- spark_connect(master = "spark://10.211.55.18:7077",spark_home = "/home/hive/spark/")

- 详细的配置方法：

library(sparklyr)

Sys.setenv(SPARK_HOME = "/home/ctsats/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6")

Sys.setenv(HADOOP_CONF_DIR = \'/etc/hadoop/conf.cloudera.hdfs\')

Sys.setenv(YARN_CONF_DIR = \'/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn\')

config <- spark_config()

config$spark.executor.instances <- 4

config$spark.executor.cores <- 4

config$spark.executor.memory <- “4G"

sc <- spark_connect(master="yarn-client", config=config)

• spark连接方法与参数解析

spark_connect(master, spark_home = Sys.getenv("SPARK_HOME"),
method = c("shell", "livy", "test"), app_name = “sparklyr",
version = NULL, hadoop_version = NULL, config = spark_config(),
extensions = sparklyr::registered_extensions())

spark_connection_is_open(sc)

spark_disconnect(sc, ...)

spark_disconnect_all()

　　spark_config(file = "config.yml", use_default = TRUE)

spark_install(version = NULL, hadoop_version = NULL, reset = TRUE,

  logging = "INFO", verbose = interactive())

spark_uninstall(version, hadoop_version)

spark_install_dir()

spark_install_tar(tarfile)

spark_installed_versions()

spark_available_versions()

其他具体参考如下链接：

http://spark.rstudio.com/reference/index.html

sparkly主要实现dplyr，ML，Extensions三个接口，下面主要介绍各个接口的功能：

• 3.2 dply的使用说明

dplyr是一个R接口，用于处理R内部或外部数据，dplyr使R用户操作数据更便捷，连续，高效。应用dplyr操作Spark DataFrames，你可以：

• 选择，过滤，聚合数据（Select, filter, and aggregate）

• 使用窗口功能（Use window functions ），e.g. for sampling

• 表连接（Perform joins on DataFrames）

• 采集数据（Collect data from Spark into R）

在dplyr中，状态可以通过管道被连接（定义方法%>%）

• 3.3 ML的使用说明

sparklyr提供了一个Spark机器学习（spark.ml package）接口，与dplyr接口一样，你可以方便的在Spark创建和训练机器学习模型，并在R中分析应用

sparklyr 提供了三个相似的函数，用于在Spark进行机器学习

   机器学习算法： Machine learning algorithms for analyzing data (ml_*)

   特征提取与转换： Feature transformers for manipulating individual features (ft_*)

   操作spark DataFrame： Functions for manipulating Spark DataFrames (sdf_*)

应用Sparklyr大致用如下流程组成：

  通过sparklyr dplyr接口，执行SQL查询接口

  通过 sdf_* and ft_*函数生产新的的列或分区数据集

  从 ml_*方法选择合适的机器学习算法为数据建模

  验证模型的质量（准确度），并用它对新的数据进行预测

  应用R进行可视化分析并进行深度分析

• • 3.4 Extensions的使用说明

sparklyr提供了dplyr与spark DataFrames接口，同时提供了一个R语言与spark机器学习包的接口，然而，因为Spark是一个通用集群计算系统，其他接口可通过扩展工具创建自己的R接口。

举例1：

library(sparklyr)

# 读textfile RDD 这里的类型为list

rdd_collect <- function(sc, file) {

  spark_context(sc) %>% 

    invoke("textFile", file, 1L) %>% 

}

a <- rdd_collect(sc, “/Users/hduser/test.txt”)

# 查看a的数据类型，我们知道spark scala中该方法生成RDD类型，但是R语言中数据类型没有Rdd，所以这里生成list类型

class(a) 

[1] "list"

 其他扩展方法待大家自己扩展挖掘，方法参见：

  http://spark.rstudio.com/extensions.html#introduction