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编号:46801
R的极客理想工具篇.pdf
http://www.100md.com 2020年11月13日
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    参见附件(4093KB，123页)。

    R的极客理想·工具篇书中内容涉及计算机、互联网、数据库、大数据、统计、金融等领域，详细总结了R语言在实际使用时与Java、MySQL、Redis、MongoDB、Cassandra、Hadoop、Hive、HBase等技术综合运用的解决方案，具有实战性及可操作性强等特点。

    如何阅读本书

    本书的内容分为四个部分。

    第一部分是R基础(第1-3章)，介绍了为什么要学习R语言，R语言不同版本的安装，以及R语言中常用的12个软件包。帮助读者快速了解R语言的工具包、时间序列包和性能监控包。

    第二部分是R服务器(第4-5章)，介绍了R语言与其他编程语言的通信，以及R语言作为服务器的应用。帮助读者打通R语言与其他编程语言的通道，并实现R语言的服务器应用。

    第三部分是数据库和大数据(第6-7章)，介绍了R语言与各种数据库的通信，以及R语言与Hadoop集成。帮助读者打通R语言与各种数据库层的通道，并实现R语言对基于Hadoop大数据的处理。

    第四部分是附录，介绍了Java、各种数据库以及Hadoop的安装方式。笔者希望读者可以在不借助其他参考书的情况下，完成书中所有实例。

    本书为工具书，每节之间没有特别的顺序要求，你可以选择任何你感兴趣的章节进行阅读。如果你是一名初学者，想全面掌握R语言，请按顺序阅读全部的章节。

    R的发展

    R一直在小众领域成长着，最早也只有统计学家在用，主要用来代替SAS做统计计算。然而时代在进步，随着大数据的爆发，R终于在这一波浪潮中被工业界所发现。然后，越来越多有工程背景的人加入到这个圈子，对R的计算引擎、性能以及各种程序包进行改进和升级，让R获得了新生。

    我们现在用到的R语言软件，已经越来越接近工业软件的标准了。由工程师推动的R的发展，其速度远远地超过了由统计学家推动的发展。随着人们对数据分析需求的进一步增加，R会以更快的速度继续发展，将成为的、开源的数据分析软件的代名词。

    R的使用者

    R语言早期主要是学术界统计学家在用，后来逐渐被其他很多领域的学者所用。R语言有各种不同的应用领域，包括统计分析、应用数学、计量经济、金融分析、财经分析、人文科学、数据挖掘、人工智能、生物信息学、生物制药、全球地理科学、数据可视化等。近几年，由互联网引发的大数据革命让工业界的人开始认识R，加入R。当越来越多的有工程背景的人加入到R语言使用者的队伍后，R才开始向着全领域发展，逐步实现工业化的要求。现在，R已不仅仅是学术界的语言，它还是工业界必备的语言。

    下面列出一些推动R语言在工业界发展的R包。

    RevolutionAnalytics公司的RHadoop产品，让R可以直接调用Hadoop集群资源。

    RStudio公司的RStudio产品，给了我们对编辑软件新的认识。

    RMySQL，ROracle，RJDBC打通了R和数据库之间的访问通道。

    rmongodb，rredis，RHive，rHBase，RCassandra打通了R和NoSQL数据库之间的访问通道。

    Rmpi，snow打通了单机多核并行计算的通道。

    Rserve，rwebsocket打通了R语言的跨平台通信的通道。

    R的思维模式

    R语言让我跳出了原有的思维定式。使用R语言，我们应该像统计学家那样思考问题，而不是拘泥于程序员的思维模式。统计学家的思维模式，是先考虑为什么，再考虑做什么。

    而程序员的思维模式，是直接考虑怎么做，等有了结果再考虑为什么。

    R语言是直接面向数据的语言。在我们的日常生活中，无论做什么事情都会产生数据，上网有浏览数据，买东西有消费数据，就算什么都不干，也会受大气PM2.5的影响，有空气污染指数数据。利用R语言，我可以直接分析这些数据。面向什么业务，就分析什么数据，不需要从产品经理向程序员的角色转换，不需要考虑有什么功能，更不需要考虑程序设计的事。跳出程序员的思维模式，我们所能认知的东西会更多，于是也能找到更适合自己的定位。

    R的极客理想工具篇截图