R Language
Spark API (SparkR)

Opmerkingen

Spark context instellen

Spark-context instellen in R

Om met Sparks gedistribueerde dataframes te kunnen werken, moet u uw R-programma verbinden met een bestaand Spark Cluster.

library(SparkR)
sc <- sparkR.init() # connection to Spark context
sqlContext <- sparkRSQL.init(sc) # connection to SQL context

Hier vindt u informatie over het aansluiten van uw IDE op een Spark-cluster.

Koop Spark Cluster

Er is een introductieonderwerp van Apache Spark met installatie-instructies. Kortom, u kunt lokaal een Spark Cluster gebruiken via Java ( zie instructies ) of (niet-gratis) cloud-applicaties gebruiken (bijvoorbeeld Microsoft Azure [topic site] , IBM ).

Cachegegevens

Wat:

Caching kan de berekening in Spark optimaliseren. Caching slaat gegevens op in het geheugen en is een speciaal geval van persistentie. Hier wordt uitgelegd wat er gebeurt als u een RDD in de cache opslaat.

Waarom:

Kort gezegd slaat caching een tussentijds gedeeltelijk resultaat op - meestal na transformaties - van uw oorspronkelijke gegevens. Wanneer u dus de in de cache opgeslagen RDD gebruikt, worden de reeds getransformeerde gegevens uit het geheugen geopend zonder de eerdere transformaties opnieuw te berekenen.

Hoe:

Hier is een voorbeeld van hoe u snel toegang kunt krijgen tot grote gegevens (hier 3 GB grote csv) vanuit geheugenopslag wanneer u er meerdere keren toegang toe hebt:

library(SparkR)
# next line is needed for direct csv import:
Sys.setenv('SPARKR_SUBMIT_ARGS'='"--packages" "com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0" "sparkr-shell"')
sc <- sparkR.init()
sqlContext <- sparkRSQL.init(sc)

# loading 3 GB big csv file:  
train <- read.df(sqlContext, "/train.csv", source = "com.databricks.spark.csv", inferSchema = "true")
cache(train)
system.time(head(train))
# output: time elapsed: 125 s. This action invokes the caching at this point.
system.time(head(train))
# output: time elapsed: 0.2 s (!!)

RDD's maken (veerkrachtige gedistribueerde gegevenssets)

Van dataframe:

mtrdd <- createDataFrame(sqlContext, mtcars)

Van csv:

Voor csv's moet u het csv-pakket aan de omgeving toevoegen voordat u de Spark-context start:

Sys.setenv('SPARKR_SUBMIT_ARGS'='"--packages" "com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0" "sparkr-shell"') # context for csv import read csv -> 
sc <- sparkR.init()
sqlContext <- sparkRSQL.init(sc)

Vervolgens kunt u de csv laden door het gegevensschema van de gegevens in de kolommen af te leiden:

train <- read.df(sqlContext, "/train.csv", header= "true", source = "com.databricks.spark.csv", inferSchema = "true")

Of door vooraf het gegevensschema op te geven:

 customSchema <- structType(
    structField("margin", "integer"),
    structField("gross", "integer"),
    structField("name", "string"))

 train <- read.df(sqlContext, "/train.csv", header= "true", source = "com.databricks.spark.csv", schema = customSchema)