大家好，又见面了，我是全栈君。
由于装的sparkr是1.4版本的，老版本的很多函数已经不再适用了。
在2台服务器的组成的集群中测试了一版数据，熟悉下这个api的基本操作。
libpath <- .libPaths()
libpath <- c(libpath, “/home/r/spark/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4/R/lib”)
.libPaths(libpath)
rm(libpath)
library(SparkR)
#没有默认找到变量 需单独设置，也可以在sparkR.init()里设置
Sys.setenv(SPARK_HOME=”/home/r/spark/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4/”)
#单主机启动
sc <- sparkR.init()
#集群启动
sc <- sparkR.init(“spark://master机器ip:监听端口”)
#失效
# sc <- sparkR.init(sparkPackages=”com.databricks:spark-csv_2.11:1.0.3″)
sqlContext <- sparkRSQL.init(sc)
df <- createDataFrame(sqlContext, iris)
t <- head(summarize(groupBy(df, df$Species), count=n(df$Sepal_Length), m=sum(df$Sepal_Length)))
#读取数据将其转为json格式 以便sparkr读取
pay.data <- read.table(“/tmp/pay.dat”, stringsAsFactors = F, sep=”\t”)
names(pay.data) <- c(“user”, “money”)
df.pay <- createDataFrame(sqlContext, pay.data)
#createdataframe函数在原始data.frame很大时基本被huang住，不知道是什么原因
json <- apply(pay.data, 1, toJSON)
# json <- toJSON(pay.data[i, ])
write.table(json, file=”/tmp/1.json”, col.names = F,
row.names=F, append=T, quote = F)
# }
write.table(josn1, file=”http://183.60.122.213:7070/tmp/1.json”, col.names = F, row.names=F, quote = F)
pay1.json <- read.df(sqlContext, “/home/r/spark/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4/examples/src/main/resources/people.json”,
“json”)
#默认只支持默认只支持json和Parquet 格式文件，文件需要在work服务器上
pay.json <- read.df(sqlContext, “/tmp/1.json”,
“json”)
pay.json$money1 <- cast(pay.json$money, “double”)
#将数据按帐号汇总统计后排序 输出
pay.account <- agg(groupBy(pay.json, pay.json$user), money=sum(pay.json$money1),
num=n(pay.json$user))
pay.account1 <- arrange(pay.account, desc(pay.account$money), desc(pay.account$num))
write.df(pay.json, “/tmp/account1”, “json”)
分组统计了500w+的充值数据 并且排序后写成json文件到磁盘 时间是22s+，比ddply要快，4700w耗时约26s,再大的数据暂时没有统计了。
理解的很粗浅，sparkr适用于r无法统计的大批数据的预处理，可以将简单预处理的汇总数据返回给R加以建模分析。其他还有待后续深入了解。
参考：
1）简单介绍http://people.apache.org/~pwendell/spark-releases/latest/sparkr.html#sparkr-dataframes
2）常用函数http://people.apache.org/~pwendell/spark-releases/latest/api/R/index.html
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