Objectives

Connaître les principales fonctions statistiques de R, et savoir utiliser des programmes R dans un environnement Hadoop, en s'appuyant sur le système distribué hdfs et le stockage avec HBase..

Public

Chefs de projet, data scientists, statisticiens, développeurs souhaitant comprendre les apports de R pour l'analyse des données, et savoir l'intégrer à un environnement Hadoop.

Prerequisites

Connaissance des bases Hadoop, et notions de calculs statistiques

Post-Training

Methods

50% Pratique 50% Théorique

Program

Présentation R

• Le projet R Programming
• Calculs statistiques et génération de graphiques
• Points forts de R Programming
• Besoins du BigData
• Positionnement R programming par rapport à Hadoop

Mise en oeuvre de R

• Travaux pratiques : installation et tests sur une plate-forme CentOS
• Utilisation de R en mode commande.
• Commandes de base. Syntaxe.
• Manipulations de nombres,vecteurs,tableaux,matrices.listes,etc ..

Intégration Hadoop

• Association de la puissance du calcul distribué fourni par les outils hadoop,
• et de la richesse des outils d'analyse statistique de R.
• Différents moyens d'intégration :
• RHive : fonctions R de calculs statistiques s'appuyant sur HiveQL
• RHadoop : packages rmr2,
• rhdfs pour utiliser le système distribué hdfs depuis R,
• rhbase pour accéder à HBase depuis les programmes en R.

Travaux pratiques avec Hadoop

• Installation d'un cluster,
• rmr2:traduction programmes R en mapreduce,
• rhdfs:API d'accès R à des données stockéss sur HDFS
• rhbase:API d'accès à des données stockées sur HBase

Evolutions

• Les acteurs : IBM avec BigInsights, Revolution R avec ScaleR

Environment

Tags

CB018 Programmation R pour Hadoop