R语言与Hadoop双剑合璧 将大数据炼成真丹

虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。

4. 如何让Hadoop结合R语言？

从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。

一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。

1)。 RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。

2)。 RHive

RHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3)。 重写Mahout

用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4)。Hadoop调用R

上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例

R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景的一些基本素质。

在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapReduce化，软件开发，测试等等……

所以，这样的案例并不太多。

展位未来

对于R和Hadoop的结合，在近几年，肯定会生成爆发式的增长的。但由于跨学科会造成技术壁垒，人才会远远跟不上市场的需求。

所以，肯定会有更多的大数据工具，被发明!机会就在我们的手中，也许明天你的创新，就是我们追逐的方向!!