SparkR

编写R语言的代码（sparktest.R ） library(SparkR) # Initialize SparkSession sparkR.session(appName = "SparkR-DataFrame-example") # Create a simple local data.frame localDF <- data.frame(name=c("John", "Smith",

一、sparkR的简介 SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的data frame，支持类似查询、过滤以及聚合的操作（类似于R中的data frames：dplyr)，但是这个可以操作大规模的数据集。 二、使用spark的两种方式 1.在sparkR的shell中交互式使用 sparkR 2

概述 SparkR提供了轻量级的方式在R中使用Spark,SparkR实现了分布式的dataframe,支持类似查询，过滤和聚合等，(类似R中data frames : dplyr)，这个可以操作大规模的数据集。 创建 SparkContext, SQLContext SparkR的切入点是SparkContext,它可以连接R和Spark集群，通过SparkR.init()构建SparkCont

[6]: https://github.com/benweet/stackedit1. SparkR的安装配置 1.1. R与Rstudio的安装 1.1.1. R的安装 我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的，所以只介绍Ubuntu下安装R的方法： 1） 在/etc/apt/sources.list添加源 deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux

SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。 sc <- sparkR.init( "local" ) lines <- textF

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ac9f56e0102w6hc.html 期望spark能让R 的迭代循环快一点，在测试环境装了sparkr 1） 安装spark：下载了1.1.0的spark , Scala  2.10.5​, 很容易。可参考：http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/45310321 2） ​

【SparkR】在CentOS7下编译安装R3.3.2和SparkR 二（集群安装） 准备工作 A：先至少安装好本地一台机器。可以参考单机安装的博文【SparkR】在centOS7下编译安装R3.3.2和SparkR B：准备三台slave机器 C：配置文件copyOK D：安装RStudio E： 安装SparkR（spark小于1.4版本） F： 配置R集群。 安装 1.按照之前的博文，先进行

安装SparkR有两种方法，一种是通过devtools进行安装，一种是自行进行解压安装 在安装之前SparkR之前需要安装： rjava; spark; R; Rstudio; 一、 通过devtools进行安装 1. 安装devtools 在安装devtools包前先执行如下命令： sudo apt-get install gfortran sudo apt-get install build-

suzhiyuan2006@gmail.com 操作系统 CentOS 7 Java 版本 JDK 1.7 Spark安装过程请见PDF文件 Spark 1.0的安装配置文件 网址：http://www.it165.net/admin/html/201407/3379.html (别忘了配置免密码登陆和关闭防火墙) 下面重点描述如何在linux环境下安装R，Rstudio 以及SparkR 1 L

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_614408630102vyom.html 原文地址：http://www.r-bloggers.com/installing-and-starting-sparkr-locally-on-windows-os-and-rstudio/ 毋庸置疑，Spark已经成为最火的大数据工具，本文详细介绍安装SparkR的方法，让你在5分钟之

spark安装 hadoop参考这个 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ http://www.bubuko.com/infodetail-650807.html sql安装 http://www.cnblogs.com/liuchangchun/p/4099003.html hive安装 http://www.cnblogs.com/zouzhong

原文地址：http://blog.csdn.net/u010022051/article/details/51119008 libpath <- .libPaths() libpath <- c(libpath, "/home/SparkR/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/R/lib") .libPaths(libpath) rm(libpath) library(rJava)

安装环境 centos6.5 64位 jdk 1.7 spark1.50 第一步 安装依赖 yum install gcc yum install gcc-c++ yum install gcc-gfortran yum install pcre-devel yum install tcl-devel yum install zlib-devel yum install bzip2-devel y

RRunner.scala启动RBackend.scala来接收R的消息 RRunner.scala也启动了backend.R backend.R让R的代码可以调用scala的东西 然后就是context.R生成RDD.R RDD.R调用scala的东西 RDD.R里的getJRDD()方法就是导致RRDD.scala的一些事 ————-master|worker分界线————— 就是RRDD.s

术语说明 AppID AppID是轻应用/订阅号唯一识别标志，轻应用/订阅号管理员可在轻推管理后台中查看。 AppSecret AppSecret是给轻应用/订阅号分配的密钥，开发者需要妥善保存这个密钥，防止被恶意使用，为了安全，管理员也可以对此密钥进行修改，修改后前密钥失效。轻应用/订阅号管理员可在轻推管理后台中查看。 access_token access_token（身份令牌）是轻应用/订阅

源码目录结构 构建系统概览 构建步骤（Windows） 在调试中使用 Symbol Server

错误分析

Developing Electron Electron 和 NW.js (原名 node-webkit) 在技术上的差异 Updating an Appveyor Azure Image Build Instructions 构建步骤（Linux） 构建步骤（macOS） 构建步骤（Windows） 构建系统概览 Chromium 开发 在 C++ 代码中使用 clang-format 工具 代

开始开发环境设置 在你使用 yarn 或 npm install 安装了依赖之后， 运行... yarn run dev # 或者 npm run dev ...然后 轰! 现在，你就在运行一个 electron-vue 应用程序. 此样板代码附带了几个易于移除的登录页面组件。

Core Concepts 获取 Kubernets 所有对象 $ kubectl api-resources --sort-by=name -o name | wc -l 67 $ kubectl api-resources --sort-by=name -o name apiservices.apiregistration.k8s.io bgpconfigurations.crd.proje

三节点复制集 mkdir -p ~/data/r{0,1,2} for i in 0 1 2 ; do mongod --dbpath ~/data/r$i --logpath ~/data/r$i/mongo.log --port 2700$i --bind_ip 0.0.0.0 --fork --replSet repl ; done mongo --port 27000 --eval 'r

开发 git clone https://github.com/weui/weui.git cd weui npm install npm start 运行npm start命令，会监听src目录下所有文件的变更，并且默认会在8080端口启动服务器，然后在浏览器打开 http://localhost:8080/example。 参与贡献 欢迎参与 WeUI 的贡献，你可以给我们提出意见、建议，报