1. sparkR的简介
SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的data frame，支持类似查询、过滤以及聚合的操作（类似于R中的data frames：dplyr)，但是这个可以操作大规模的数据集。
2. 使用spark的两种方式
1.在sparkR的shell中交互式使用
sparkR2.在R脚本中使用
if (nchar(Sys.getenv("SPARK_HOME")) < 1) {
Sys.setenv(SPARK_HOME = "/home/spark")
}
library(SparkR, lib.loc = c(file.path(Sys.getenv("SPARK_HOME"), "R", "lib")))
sc <- sparkR.init(master = "spark://10.137",sparkEnvir = list(spark.driver.memory="3g"))3. 纯R语言和SparkR
当数据量很大时，纯R速度就比较慢，无法用到大数据分布式性能，SparkR可以。
注意比较python，pyspark，SparkR等
4. SparkR DataFrame的基本使用
DataFrame是数据组织成一个带有列名称的分布式数据集。在概念上和关系型数据库中的表类似，或者和R语言中的data frame类似，但是这个提供了很多的优化措施。构造DataFrame的方式有很多：可以通过结构化文件中构造；可以通过Hive中的表构造；可以通过外部数据库构造或者是通过现有R的data.frame构造等等。
1.从SparkContext和SQLContext开始
SparkContext是SparkR的切入点，它使得你的R程序和Spark集群互通。你可以通过sparkR.init来构建SparkContext，然后可以传入类似于应用程序名称的选项给它。如果想使用DataFrames，我们得创建SQLContext，这个可以通过SparkContext来构造。如果你使用SparkR shell， SQLContext 和SparkContext会自动地构建好。
sc <- sparkR.init()
sqlContext <- sparkRSQL.init(sc)2.创建DataFrame
如果有SQLContext实例，那么应用程序就可以通过本地的R data frame（或者是Hive表；或者是其他数据源）来创建DataFrames。下面将详细地介绍。
(1)通过本地data.frame构造
最简单地创建DataFrames是将R的data frame转换成SparkR DataFrames，我们可以通过createDataFrame来创建，并传入本地R的data.frame以此来创建SparkR DataFrames，下面例子就是这种方法：
user=data.frame(name=c('zhangsan','lisi','wangwu','zhaoliu'),age=c(21,23,20,27))
df <- createDataFrame(sqlContext, user)(2)通过Data Sources构造
通过DataFrame接口，SparkR支持操作多种数据源，本节将介绍如何通过Data Sources提供的方法来加载和保存数据。你可以阅读Spark SQL编程指南来了解更多的options选项.
Data Sources中创建DataFrames的一般方法是使用read.df，这个方法需要传入SQLContext，需要加载的文件路径以及数据源的类型。SparkR内置支持读取JSON和Parquet文件，而且通过Spark Packages你可以读取很多类型的数据，比如CSV和Avro文件。
下面是介绍如何JSON文件，注意，这里使用的文件不是典型的JSON文件。每行文件必须包含一个分隔符、自包含有效的JSON对象：
people <- read.df(sqlContext, "/wmf/people.json", "json")
head(people)
# SparkR 能自动从Json文件推断schema
printSchema(people)
Data sources API还可以将DataFrames保存成多种的文件格式，比如我们可以通过write.df将上面的DataFrame保存成Parquet文件：
write.df(people, path="people.parquet", source="parquet", mode="overwrite")(3)通过Hive tables构造
我们也可以通过Hive表来创建SparkR DataFrames，为了达到这个目的，我们需要创建HiveContext，因为我们可以通过它来访问Hive MetaStore中的表。注意，Spark内置就对Hive提供了支持。
hiveContext <- sparkRHive.init(sc)
sql="能在bdcmagic上运行的sql语句"
results<-sql(hiveContext, sql)
head(results)
3.DataFrame的相关操作
(1)选择行和列
#创建一个数据框
user=data.frame(name=c('zhangsan','lisi','wangwu','zhaoliu'),age=c(21,23,20,27))
df <- createDataFrame(sqlContext, user)
#获得数据框的一个基本信息
df
#选择某一列
head(select(df,df$name)) #或者直接使用数据框的列名来选择head(select(df,name))(2)Grouping和Aggregation
#n操作符其实就是count的意思
head(summarize(groupBy(df, df$sex), count = n(df$sex)))
#数据框的排序
sex_counts=summarize(groupBy(df, df$sex), count = n(df$sex))
head(arrange(sex_counts, desc(sex_counts$count)))(3)列上面的操作
SparkR提供了大量的函数用于直接对列进行数据处理的操作。
#为数据框增加一列
df$second_age=df$age+10
head(df)(4)在数据框上使用SQL查询
#创建一个数据框
...
#将数据框注册成表
registerTempTable(df, "people")
#运行sql语句
sql(hiveContext,"sql语句，eg:select * from people")
#过滤，选择满足条件的行
head(filter(df, df$age < 23))
