1樓：匿名使用者
r語言包含了統計計算的庫和像ggplot2這樣視覺化分析的庫，所以它不可能被完全廢棄，而且它所帶來的挖掘資料和統計彙總的能力是毋庸置疑搜耐的。
但是，當遇到在大資料集上構建模型的問題時，我們應該去挖掘一些像spark ml的工具。spark也提供r的包，sparkr可以在分散式資料集上應用r。
最好在你的「資料軍營」中多放點工具，因為拆正你不知道在「打仗」的時候會遇到什麼。因此，是時候從過去的r時代邁入spark ml的旅漏悔新時代了。
2樓：匿名使用者
r語言和spark 誰更勝一籌。
r語言適合單機版吧，函式肯定比spark豐搜譁臘富；
spark是分散式計算引擎，裡面包含世滑ml（machine learning），函式和功蘆螞能沒有r多，而且輸入格式要求比較高。適合大資料量下的計算（十億或百億級別，tb級別以上的資料），不過spark也有sparkr元件，建議可以瞭解一下。
一般情況下，是用抽樣資料，在r上實現模型，看看是否可用，再在大資料量下用spark實現，並執行調優。
3樓：
應該不會，impala是相當專注於傳統企業客戶和olap和資料倉儲工作負載。
shark支援傳統olap。 比較： 一、總體上 shark擴充套件了apache hive，大大加快在記憶體和磁碟上的查詢。
而impala是企業級資料倉儲系統， 可以很好地使用hive/ hdfs，從架構層來說。
4樓：就一
spark 是乙個平臺，r語言是乙個工具。。。這怎麼比呢。
不過r可以在spark上實現分散式。
大資料為什麼要選擇spark
5樓：匿名使用者
個人覺得不一定模蔽要用spark，其旦兆州他的也是可以的，例如r語言、python、hadoop、matlab等之類的都可以猜搜進行大資料的研究。
用spark做資料分析是怎樣一種體驗
6樓：匿名使用者
資料科學家為了乙個問題或進行深入研究，會使用相關的技術分析資料。通常，他們的工作包含特殊的分析，所以他們使用互動式shell，以使得他們能在最短的時間內看到查詢結果和**片段。spark的速度和簡單的api介面很好地符合這個目標，它的內建庫意味著很多演算法可以隨時使用。
spark通過若干元件支援不同的資料科學任務。spark shell使得用python或scala進行互動式資料分析變得簡單。spark sql也有乙個獨立的sql shell，可以用sql進行資料分析，也可以在spark程式中或spark shell中使用spark 庫支援機器學習和資料分析。
而且，支援呼叫外部的matlab或r語言編寫的程式。spark使得資料科學家可以用r或pandas等工具處理包含大量資料的問題。
有時，經過初始的資料處理階段後，資料科學家的工作將被產品化，擴充套件，加固（容錯性），進而成為乙個生產資料處理應用，作為商業應用的乙個元件。例如，乙個資料科學家的研究成果可能會產生乙個產品推薦系統，整合到乙個web應用上，用來向使用者生成產品建議。通常由另外的人員（如工程師）對資料科學家的工作進行產品化。
這個的話，先要了解下當下比較火的大資料，itjob官網上有大資料和spark的文章和帖子，如果覺得的不夠詳細，可以自己再去了解下。也可以去專業的貼吧和部落格尋找下答案。
如何利用r語言實現spark大資料分析與視覺化
7樓：網友
基礎環境介紹：
作業系統 rhel / centoos
已安裝軟體 hadoop hbase hive spark redis mongodb mysql 等大資料應用軟體。
r語言怎麼實現資料高階視覺化效果
8樓：匿名使用者
r是非常常用的分析工具，而當資料量較大時，用r語言需要需用的時間來完成訓練模型，spark作為大規模資料計算框架，採用記憶體計算，可以短時間內完成大量的資料的處理及計算模型，但缺點是不能圖形展示！
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