RHadoop安装与调试指南

"RHadoop的安装调试" RHadoop是Revolution Analytics公司发起的开源项目，它旨在将统计编程语言R与大数据处理框架Hadoop相结合，使得R用户能够利用Hadoop的强大功能处理大规模数据。这个项目包括三个核心的R包：rmr、rhdfs和rhbase，分别用于编写MapReduce应用、访问Hadoop的分布式文件系统（HDFS）以及访问HBase数据库。 rmr包是RHadoop的核心组件之一，允许R程序员使用R语言编写MapReduce任务，替代传统的Java实现。这极大地简化了大数据处理的编程过程，尤其是对于熟悉R语言的分析人员来说。 rhdfs包提供了R接口，使得用户可以直接在R环境中读取、写入和操作存储在HDFS中的数据，无需通过Hadoop的命令行或Java API。 rhbase包则实现了R与Apache HBase之间的连接，HBase是一个分布式、可扩展的列式数据库，通常用于存储非结构化和半结构化数据。通过rhbase，R用户可以方便地对HBase数据库进行查询和管理。 在安装RHadoop时，你需要一个运行在Linux环境下的全分布式Hadoop集群，并且确保所有的系统满足以下条件： 1. Oracle SUN JDK的1.6.x版本，因为JDK 1.7可能存在兼容性问题。 2. R环境，建议使用R 2.15.3版本。 安装过程包括以下几个步骤： 1. 在所有节点上安装必要的R包和依赖项，例如bitops、devtools、digest、functional等。 2. 将rhbase和rhdfs安装在Hadoop集群的NameNode节点上。 3. 对于rmr包，需要在集群的所有节点上安装。 4. 将所需的jar包和R包放置在指定目录下，如src目录。 5. 安装必要的库，如libXt-devel和openssl。 6. 安装R的特定版本（如R-patched-3.0.1）。 在安装过程中，可能需要考虑网络限制，因此提前下载所需的文件并手动部署到每个节点是很常见的做法。一旦成功安装，R用户就可以利用RHadoop进行高效的大规模数据处理，无需深入学习Java MapReduce编程，大大降低了大数据分析的门槛。