书籍摘要

一、书籍背景

随着大数据时代的到来，企业每天产生的数据量呈指数级增长。如何从海量数据中提取有价值的信息成为企业面临的重要挑战。R语言作为一种强大的数据分析工具，能够轻松运行高级统计模型并生成可视化图表。然而，R在处理大数据时存在扩展性不足的问题。Hadoop作为大数据处理的热门框架，能够实现分布式存储和计算，弥补了R的不足。《Big Data Analytics with R and Hadoop》这本书正是基于这种需求，旨在帮助读者将R的数据分析能力与Hadoop的大数据处理能力相结合，实现弹性可扩展的大数据分析平台。

二、内容概述

本书共分为七章，内容涵盖了R和Hadoop的基础知识、MapReduce编程、R与Hadoop的集成、使用Hadoop Streaming与R进行数据分析、机器学习在大数据分析中的应用，以及如何从各种数据库导入和导出数据。

第一章：Getting Ready to Use R and Hadoop

介绍了R和Hadoop的安装过程，包括R语言的特点、数据建模功能以及Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce架构。详细讲解了如何在不同操作系统（如Windows、Linux和Mac OS）上安装R和Hadoop，并配置它们以实现集成。

第二章：Writing Hadoop MapReduce Programs

深入讲解了Hadoop MapReduce编程的基础知识，包括MapReduce的基本概念、执行过程以及如何开发MapReduce程序。通过具体的Word Count案例，展示了MapReduce程序的编写、运行和调试过程，并探讨了MapReduce的局限性。

第三章：Integrating R and Hadoop

介绍了如何将R与Hadoop集成，包括RHIPE和RHadoop两种工具的安装和使用。RHIPE是一个开源项目，允许在Hadoop集群上运行R代码，而RHadoop则提供了三个R包（rhdfs、rmr和rhbase），用于在R环境中操作HDFS和执行MapReduce任务。

第四章：Using Hadoop Streaming with R

探讨了Hadoop Streaming的使用方法，这是一种允许用任何可执行脚本或程序作为Mapper和Reducer的工具。通过Hadoop Streaming，可以使用R脚本编写MapReduce程序，从而在Hadoop集群上运行R代码。

第五章：Learning Data Analytics with R and Hadoop

介绍了数据分析项目生命周期的各个阶段，包括问题识别、数据需求设计、数据预处理、数据分析和数据可视化。通过具体的案例，如网页分类、股票市场变化频率计算和推土机拍卖价格预测，展示了如何使用R和Hadoop进行大数据分析。

第六章：Understanding Big Data Analysis with Machine Learning

讲解了机器学习在大数据分析中的应用，包括监督学习和非监督学习算法。详细介绍了线性回归、逻辑回归、聚类分析和推荐算法，并展示了如何使用R和Hadoop实现这些算法。

第七章：Importing and Exporting Data from Various DBs

介绍了如何从各种数据库（如MySQL、MongoDB、SQLite、PostgreSQL、Hive和HBase）导入和导出数据到R中。通过具体的R包和命令，展示了如何连接到这些数据库并进行数据操作。

三、适用人群

本书适合以下几类读者：

• 数据科学家和统计学家，希望将R的分析能力扩展到大数据领域。
• 数据架构师和工程师，需要在Hadoop平台上实现智能数据分析应用。
• R开发者，希望通过Hadoop提升R的处理能力，解决大数据问题。
• 对大数据分析和机器学习感兴趣的读者，希望掌握R和Hadoop的集成方法。

四、总结

《Big Data Analytics with R and Hadoop》是一本实用性强的书籍，它不仅提供了R和Hadoop的基础知识，还通过丰富的实例和案例，展示了如何将两者结合起来解决实际的大数据分析问题。书中详细介绍了MapReduce编程、数据分析项目生命周期、机器学习算法的应用，以及如何从各种数据库导入和导出数据。对于希望在大数据领域提升数据分析能力的读者来说，这本书是一本不可多得的参考书籍。