下载sparklyr
install.packages("sparklyr")
library(sparklyr)
spark_install(version = "2.1.0")
如果要跟新sparklyr的版本的话，可以使用下面的这个命令：
devtools::install_github("rstudio/sparklyr")
连接sparklyr
可以链接本地以及远程spark集群，这里连接的是本地：
library(sparklyr)
sc <- spark_connect(master = "local")
使用dplyr进行数据处理
将R中的数据复制到spark集群中
iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
flights_tbl <- copy_to(sc, nycflights13::flights, "flights")
batting_tbl <- copy_to(sc, Lahman::Batting, "batting")
src_tbls(sc)
使用到的函数就是copy_to.查看集群中所包含的数据集合：
···
src_tbls(sc)
[1] "batting" "flights" "iris"
···
然后就可以直接使用dplyr对数据进行操作：
> flights_tbl %>% filter(dep_delay == 2)
# Source: lazy query [?? x 19]
# Database: spark_connection
year month day dep_time sched_dep_time dep_delay
<int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
1 2013 1 1 517 515 2.00
2 2013 1 1 542 540 2.00
3 2013 1 1 702 700 2.00
4 2013 1 1 715 713 2.00
5 2013 1 1 752 750 2.00
6 2013 1 1 917 915 2.00
7 2013 1 1 932 930 2.00
8 2013 1 1 1028 1026 2.00
9 2013 1 1 1042 1040 2.00
10 2013 1 1 1231 1229 2.00
# ... with more rows, and 13 more variables:
# arr_time <int>, sched_arr_time <int>,
# arr_delay <dbl>, carrier <chr>, flight <int>,
# tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
# air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>,
# minute <dbl>, time_hour <dttm>
使用ggplot2作图：
delay <- flights_tbl %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(count = n(), dist = mean(distance), delay = mean(arr_delay)) %>%
filter(count > 20, dist < 2000, !is.na(delay)) %>%
collect
# plot delays
library(ggplot2)
ggplot(delay, aes(dist, delay)) +
geom_point(aes(size = count), alpha = 1/2) +
geom_smooth() +
scale_size_area(max_size = 2)
image.png
SQL操作
> library(DBI)
Warning message:
程辑包‘DBI’是用R版本3.4.4 来建造的
> iris_preview <- dbGetQuery(sc, "SELECT * FROM iris LIMIT 10")
> iris_preview
Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width
1 5.1 3.5 1.4 0.2
2 4.9 3.0 1.4 0.2
3 4.7 3.2 1.3 0.2
4 4.6 3.1 1.5 0.2
5 5.0 3.6 1.4 0.2
6 5.4 3.9 1.7 0.4
7 4.6 3.4 1.4 0.3
8 5.0 3.4 1.5 0.2
9 4.4 2.9 1.4 0.2
10 4.9 3.1 1.5 0.1
Species
1 setosa
2 setosa
3 setosa
4 setosa
5 setosa
6 setosa
7 setosa
8 setosa
9 setosa
10 setosa
机器学习
在这里尝试构建一个机器学习模型：
mtcars_tbl <- copy_to(sc, mtcars)
> partitions <- mtcars_tbl %>%
+ filter(hp >= 100) %>%
+ mutate(cyl8 = cyl == 8) %>%
+ sdf_partition(training = 0.5, test = 0.5, seed = 1099)
> fit <- partitions$training %>%
+ ml_linear_regression(response = "mpg", features = c("wt", "cyl"))
> fit
Formula: mpg ~ wt + cyl
Coefficients:
(Intercept) wt cyl
33.499452 -2.818463 -0.923187
summary(fit)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.752 -1.134 -0.499 1.296 2.282
Coefficients:
(Intercept) wt cyl
33.499452 -2.818463 -0.923187
R-Squared: 0.8274
Root Mean Squared Error: 1.422
读写数据
temp_csv <- tempfile(fileext = ".csv")
temp_parquet <- tempfile(fileext = ".parquet")
temp_json <- tempfile(fileext = ".json")
spark_write_csv(iris_tbl, temp_csv)
iris_csv_tbl <- spark_read_csv(sc, "iris_csv", temp_csv)
spark_write_parquet(iris_tbl, temp_parquet)
iris_parquet_tbl <- spark_read_parquet(sc, "iris_parquet", temp_parquet)
spark_write_json(iris_tbl, temp_json)
iris_json_tbl <- spark_read_json(sc, "iris_json", temp_json)
src_tbls(sc)
Rstudio IDE
RStudio IDE的最新RStudio预览版包括对Spark和sparklyr软件包的集成支持，其中包括以下工具：
创建和管理Spark连接
浏览Spark DataFrames的表格和列
预览Spark DataFrames的前1000行
一旦你安装了Sparklyr软件包，你应该在IDE中找到一个新的Spark窗格。 此窗格包含一个新建连接对话框，可用于连接本地或远程Spark实例：
image.png
Livy进行链接
Livy启用到Apache Spark群集的远程连接。 在连接到Livy之前，您需要连接到运行Livy的现有服务的连接信息。 否则，要在本地环境中测试livy，可以按照以下方式在本地安装并运行它：
livy_install()
livy_service_start()
copy_to(sc,iris)
# Source: table<iris> [?? x 5]
# Database: spark_connection
Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.10 3.50 1.40 0.200 setosa
2 4.90 3.00 1.40 0.200 setosa
3 4.70 3.20 1.30 0.200 setosa
4 4.60 3.10 1.50 0.200 setosa
5 5.00 3.60 1.40 0.200 setosa
6 5.40 3.90 1.70 0.400 setosa
7 4.60 3.40 1.40 0.300 setosa
8 5.00 3.40 1.50 0.200 setosa
9 4.40 2.90 1.40 0.200 setosa
10 4.90 3.10 1.50 0.100 setosa
# ... with more rows
