r语言要什么配置 r语言配置要求

文章目录

• 1 前言
• 2 R 安装

• 2.1 Mac 环境下
• 2.2 CentOS 环境下安装 R

• 3 RStudio 安装

• 3.1 安装 RStudio Server
• 3.2 连接 Spark

• 3.2.1 local
• 3.2.2 Cluster

• 4 R + Spark处理数据集

• 4.1 WordCount

• 5 R + Hive 处理数据集

• 5.1 连接 Hive
• 5.2 实例：获取每个店铺排名前3的顾客记录

1 前言

R是比较好的数据分析的语言工具，通过 R 的 DBI 又可以以 SQL 方式对数据进行处理。

R 是运行环境，RStudio 是开发工具。RStudio是为了方便使用R语言而诞生的，他能方便代码的编辑、调试以及图形的显示。所以需要先安装 R。

• 访问 R 语言官网：https://www.r-project.org/
• Linux/Mac/Windows系统版本的 R 下载：https://cran.r-project.org/
• RStudio Download：https://rstudio.com/products/rstudio/download/
• RStudio Server Administration Guide：https://docs.rstudio.com/ide/server-pro/
• Sparklyr from RStrudio : https://spark.rstudio.com/

下面安装系统环境主要以 CentOS7 为主，但会提到 Mac 环境下的安装。后面安装的 RStudio 版本为目前最新的1.3.1073-x86_64，在这个版本中在 Spark 版本选择时有如下版本可供选择，为了少走弯路Spark 最好选择其中支持的安装部署，本次以 Spark 2.4.0 为例。

2 R 安装

2.1 Mac 环境下

# 1 下载，R-4.0.2 （为了和 RStudio 集成 要求 R 为 3.0.1 +）
wget https://cran.r-project.org/bin/macosx/R-4.0.2.pkg

# 2 安装。根据提示“下一步”安装即可，安装将占用 169.3M 的空间

# 3 查看版本
r --version

安装成功后启动台中有如下图标

快速尝试一个小例子。可以双击上面的进入，也可以通过命令进入 console。

# 输入 r 进入 console
Su-yuexi:~ yoreyuan$ R

> age <- c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
> weight <- c(4.4, 5.3, 7.2, 5.2, 8.5, 7.3, 6.0, 10.4, 10.2, 6.1)

# 均值
> mean(weight)
[1] 7.06

# 标准偏差
> sd(weight)
[1] 2.077498

# 斜率
> cor(age, weight)
[1] 0.9075655

# 绘图
> plot(age, weight)

2.2 CentOS 环境下安装 R

# 安装 dnf
yum install epel-release -y
yum install dnf
dnf --version

# 2 安装 R。使用 dnf 方式安装
sudo dnf install R

# 3 查看版本
R --version

安装常用工具

# https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN
R -e "install.packages('devtools', lib='/usr/lib64/R/library', repos='https://cran.r-project.org')"
# R -e "devtools::install('.')"

3 RStudio 安装

访问 Rstudio 官网：https://rstudio.com/products/rstudio/download/，选择免费开源版 RStudio 下载即可。在选择是有两个版本可供选择，第一个是RStudio Desktop 版，这个适合桌面操作系统本机开发使用，桌面版不支持以 cluster 方式连接 Spark；第二个是 RStudio Server 版本，这个适合于服务器版开发使用，以账号方式通过浏览器页面执行操作。

3.1 安装 RStudio Server

这里以 RStudio Server 版本介绍，在CentOS 7 系统中部署，下载 Linux Redhat 版本。

# 1 下载安装 RStudio Server
# Install for Red Hat / CentOS 6-7
wget https://download2.rstudio.org/server/centos6/x86_64/rstudio-server-rhel-1.3.1073-x86_64.rpm
sudo yum install rstudio-server-rhel-1.3.1073-x86_64.rpm

# 2 配置文件
[root@cdh2 ~]# cd /etc/rstudio/
[root@cdh2 rstudio]# ls
rserver.conf  rsession.conf  themes

## 2.1 配置 rserver.conf
sudo vi /etc/rstudio/rserver.conf
### 在上面的两个配置文件中添加如下配置
### 指定 R ，可以通过 which R 查看 R 的路径
rsession-which-r=/usr/bin/R
### 配置端口。默认是 8787
www-port=38787
www-address=0.0.0.0

## 2.2 配置 rsession.conf 。可以默认
##sudo vi /etc/rstudio/rsession.conf 
### 在上面的两个配置文件中添加如下配置
session-timeout-minutes=30
r-cran-repos=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN

# 3 重启
systemctl status rstudio-server
rstudio-server restart

# 5 浏览器访问。 rstudio / rstudio
http://bigdata01:38787
# rstudio-server 用户 密码
# root 用户无法访问，使用其它 Linux 系统的普通用户登录

浏览器登录成功后显示如下，用户名和密码使用CentOS中的用户，但不能是 root 用户。

设置为国内镜像。为了使后面下载更加快速，选择国内 China 的镜像仓库即可，在上面的浏览器中依次点击 Tools -> Global Options -> Packages -> Management -> Change

3.2 连接 Spark

连接 Spark 可以点击 右上角区域的 Connections -> New Connection，选择 Spark，在选择 Spark 时 Master 有两种方式：local 和 Cluster，local 方式是连接 RStudio 所在的本地的 Spark，Cluster 方式可以连接 Spark 集群。

3.2.1 local

Master: 选择 local 方式连接 Spark；DB Interface:默认使用 dplyr ；Spark version:选择支持的 Spark 版本；Hadoop version: 默认 2.7 ，也可以选择 2.6。

如果有提示，选择 Yes 升级或安装，注意左侧的 Jobs 区域，如果有发生如下的错误，可以如下方式解决：

• 错误 1：ERROR: configuration failed for package ‘curl’ 解决

wget -c https://curl.haxx.se/download/curl-7.65.0.tar.gz
tar  -zxf  curl-7.65.0.tar.gz
cd curl-7.65.0
./configure
make
sudo make install
yum install -y libcurl-devel

• 错误2：ERROR: configuration failed for package ‘xml2’ 解决

yum install -y libxml2-devel

如果显示如下Package 'sparklyr' successfully installed.，则表示 sparklyr 环境安装成功，可以正常选择连接 Spark进行连接。

选择 Spark 后，如果有提示Connecting to Spark requires installation of an updated version of the shiny package. Do you want to install shiny now?，我们选择 Yes。

第一次连接可以选择 local 方式，Spark 版本如前言部分提到的，我们选择一个支持的版本，Hadoop 默认为 2.7，也支持 2.6，

如果提示如下，手动执行 spark_install(version = "2.4.0", hadoop_version = "2.7")，

> library(sparklyr)
> library(dplyr)

Attaching package: ‘dplyr’

The following objects are masked from ‘package:stats’:

    filter, lag

The following objects are masked from ‘package:base’:

    intersect, setdiff, setequal, union

> sc <- spark_connect(master = "local", version = "2.4.0")
Error in spark_install_find(version, hadoop_version, latest = FALSE, hint = TRUE) : 
  Spark version not installed. To install, use spark_install(version = "2.4.0")

最后连接成功后如下图所示，接下来我们可以使用 R 通过 Spark 来处理我们的数据集

3.2.2 Cluster

当我们连接 Spark 时，Master: 选择 Cluster 时可能会报如下的错误，尽管我们已经在当前登录 RStudio 的用户的环境变量下配置 SPARK_HOME 依然会有如下提示，此时我们可以通过如下方式在 RStudio 中以 Cluster 方式连接 Spark。

Connecting with a Spark cluster requires that you are on a system able to communicate with the cluster in both directions, and requires that the SPARK_HOME environment variable refers to a locally installed version of Spark that is configured to communicate with the cluster.

Your system doesn’t currently have the SPARK_HOME environment variable defined. Please contact your system administrator to ensure that the server is properly configured to connect with the cluster.

我们直接还是选择 local 方式，

# local 方式连接已经加载了。可略过
library(sparklyr)
library(dplyr)

# 手动设置 Spark home
Sys.setenv(SPARK_HOME = "/opt/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7")

# 重新以 cluster 方式连接 spark
sc <- spark_connect(master = "spark://bigdata01:7077")

连接成功后可以在 Spark Master Web UI 中看到正在运行的 Application

跳到 4.1 WordCount，执行一个 WordCount，

浏览器访问 Spark Master Web UI，查看 Job 的执行信息如下图：

4 R + Spark处理数据集

4.1 WordCount

# 第二个参数表示数据集的名称
# 第三个参数标识数据在系统下的路径
lines <- spark_read_text(sc, 
		"rwordcount", 
		path="/home/bigdata/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/README.md")

# 使用 ft_tokenizer 分割单词
words <- lines %>% 
	ft_tokenizer(input_col = "line",
               output_col = "word_list")

# 查看
head(words, 4)

# 对词进行 explode 打散
words <- words %>%
  mutate(word = explode(word_list)) %>%
  select(word)

head(words, 4)

# 将上面的结果缓存到 Spark 内存中
words <- words %>%
compute("words")

# 引入 DBI，它是 R 的一个数据库接口，直接使用 SQL 方法查询我们的数据
> library(DBI)

# 查询数据
> dbGetQuery(sc, "SELECT word FROM words LIMIT 10")
      word
1        #
2   apache
3    spark
4         
5    spark
6       is
7        a
8     fast
9      and
10 general

# 获取 word 的 TOP 10
> dbGetQuery(sc, "SELECT word,COUNT(word) AS num FROM words 
+ 	GROUP BY word ORDER BY num DESC  LIMIT 10")
    word num
1         72
2    the  25
3     to  19
4  spark  16
5    for  15
6    and  11
7      a  10
8     ##   9
9    you   8
10   can   7


# 退出
> q()

5 R + Hive 处理数据集

5.1 连接 Hive

通过 RStudio 使用 R 可以查询 Hive 中已有的数据。

R 中需要安装下面几个工具包，DBI 已经安装的可以略过，可以在 RStudio 右下侧的 Packages 中搜索查看，如果没有安装即可。

install.packages("rJava")
install.packages("DBI")
install.packages("RJDBC")

使用下面三个包，或者在工具中勾选，如下图所示。

library("rJava")
library("DBI")
library("RJDBC")

# 设置项目 home 路径
# 将 hive-jdbc-x.x.x-standalone.jar 包放到下面路径下（在 hive安装目录的 lib 下可以得到此包）
> setwd("/home/bigdata/spark")

> hiveDriver <- JDBC("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver", "hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar")
> hiveConn <- dbConnect(hiveDriver, "jdbc:hive2://cdh3:10000", "hive用户名", "密码")

# 查看表
> dbGetQuery(hiveConn, "SHOW TABLES")

5.2 实例：获取每个店铺排名前3的顾客记录

需求：假设目前有多个店铺，顾客访问任何一个店铺的任何一个商品都会产生一条日志。现在需要统计每个店铺访问量排名前 3 的顾客记录信息。

# 建表，因为没有返回值，可以忽略 `Unable to retrieve JDBC result set` 信息
dbExecute(hiveConn, "CREATE TABLE `visit_t03` (
uid string comment '访客的用户id',
shop_name string comment '被访问的店铺名称'
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS TEXTFILE")

# 查看建的表信息
> dbGetQuery(hiveConn, "DESC visit_t03")
   col_name data_type          comment
1       uid    string     访客的用户id
2 shop_name    string 被访问的店铺名称

# 插入测试数据。其中第二个字段值 a、b、c …… 表示不同的店铺名
dbExecute(hiveConn, "INSERT INTO visit_t03 VALUES ('u01', 'a'),('u02', 'b'),('u01', 'b'),('u01', 'a'),('u03', 'c'),
('u04', 'b'),('u01', 'a'),('u02', 'c'),('u05', 'b'),('u04', 'b'),
('u06', 'c'),('u02', 'c'),('u01', 'b'),('u02', 'a'),('u02', 'a'),
('u03', 'a'),('u05', 'a'),('u05', 'a'),('u05', 'a')")

# 为实现需求，可以先按照下面的思路一步一步实现
# step1：查询每个店铺被每个用户访问次数。
#        这个比较简单，就是对商店名及用户 id 分组统计
> dbGetQuery(hiveConn, "SELECT shop_name,uid,COUNT(*) v_count FROM visit_t03
+ GROUP BY shop_name,uid")
   shop_name uid v_count
1          a u01       3
2          a u02       2
3          a u03       1
4          a u05       3
5          b u01       2
6          b u02       1
7          b u04       2
8          b u05       1
9          c u02       2
10         c u03       1
11         c u06       1

# step2：计算每个店铺被用户访问次数排名
#       通过 step1 我们已经得到了每个店每个顾客的访问量信息了，这一步我们再对上一步的结果的访问进行排名
#       这里的排名是针对每个店内的每个顾客排名，这里肯定需要用到开窗函数，
#       那么会有人问这里可以使用 row_number() 吗?
#       不适合，因为这里是取 top 前 3，需要排名，如果使用 row_number()，当访问量相同时会分为不同的排名，
#       最好访问量相同排名也相同，所以这里使用 rank() ，大家也可以替换为 row_number() 执行下看下结果。
> dbGetQuery(hiveConn, "SELECT shop_name,uid,v_count,rank() OVER(PARTITION BY shop_name ORDER BY v_count ) rk  FROM (
+ SELECT shop_name,uid,COUNT(*) v_count FROM visit_t03
+ GROUP BY shop_name,uid
+ ) A")
   shop_name uid v_count rk
1          a u03       1  1
2          a u02       2  2
3          a u05       3  3
4          a u01       3  3
5          b u05       1  1
6          b u02       1  1
7          b u04       2  3
8          b u01       2  3
9          c u06       1  1
10         c u03       1  1
11         c u02       2  3

# step3: 取每个店铺排名前3的顾客数据
#       这一步的目的及很简单了，直接取 step2 步结果中排名前 3 （rk <=3）的数据即可
> dbGetQuery(hiveConn, "SELECT B.shop_name,B.uid,B.v_count FROM (
+ SELECT shop_name,uid,v_count,rank() OVER(PARTITION BY shop_name ORDER BY v_count ) rk  FROM (
+ SELECT shop_name,uid,COUNT(*) v_count FROM visit_t03
+ GROUP BY shop_name,uid
+ ) A
+ ) B WHERE rk <=3")
   b.shop_name b.uid b.v_count
1            a   u03         1
2            a   u02         2
3            a   u01         3
4            a   u05         3
5            b   u02         1
6            b   u05         1
7            b   u01         2
8            b   u04         2
9            c   u03         1
10           c   u06         1
11           c   u02         2

中间执行的过程和通过 Hive 其它客户端执行是一样的，执行的记录也是 yarn 的 web ui （http:/${RM_HOST}:8088/cluster）上看到执行应用，如果中间需要停止某次提交，可以在这里查看对应的 application ID（或者 yarn application -list），通过 yarn application -kill <Application ID> 取消提交到 yarn 上的任务。