大数据平台R语言web UI应用架构 设计与开发
1. 系统拓扑图
在日常业务分析中，R是非常常用的分析工具，而当数据量较大时，用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型，spark作为大规模数据处理框架，采用内存计算，可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型，但缺点是不能图形展示，R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口，实现了在数据量大的情况下，应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能，方便业务分析，模型训练。
但是要想使多人同时共享R和Spark，还需要其他的相关组件，下图展示了所有相关的组件及应用：
2. 安装方法
- 2.1 Rstudio-Server简介及安装方法
RStudio是R语言开发中的利器，是一个IDE集成环境。RStudio Server版本提供了web的功能，可以安装远程计算机，通过web进行访问，支持多用户.
安装完成后，如果顺利可登录 http://ip地址:8787 访问Rstudio Web客户端界面，如果遇到问题，请查看博主下一篇关于常见问题的解决方案
- 2.2 sparklyr包的简介及安装方法
sparkly包是由Rstudio公司发布的，用于接口Spark大数据平台的，实现R与Spark的连接，sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端，可筛选并聚合Spark数据集，接着在R中实现分析与可视化，利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法，同时可以创建一个扩展，用于调用Spark API，并为Spark的所有包集提供了一个接口。
sparkyr的安装方法
- 2.3 shiny Server简介及安装方法
在R界面安装shiny包
install.packages('shiny', repos=‘https://cran.rstudio.com/')
wget https://download3.rstudio.org/centos5.9/x86_64/shiny-server-1.5.1.834-rh5-x86_64.rpm
sudo yum install --nogpgcheck shiny-server-1.5.1.834-rh5-x86_64.rpm
启动与关闭 shiny-server
start shiny-server # 启动
stop shiny-server # 停止
restart shiny-server # 重启
status shiny-server #查看状态
reload shiny-server #不中断服务的前提下 更新加载配置项
登陆web界面查看运行情况
http://10.211.55.16:3838/ 默认端口时3838，可以在配置文件(/etc/shiny-server/shiny-server.conf)中修改
3. 使用说明
- 3.1 spark的连接方法
<本地模式>
如果只是在本机Rstudio使用，可以在本地下载spark，并调用本地local模式
library(sparklyr)
spark_install(version = "1.6.2")
sc <- spark_connect(master = “local”, version = ‘1.6.2’)
<yarn模式>
- 简单的配置方法：
library(sparklyr)
library(dplyr)
sc <- spark_connect(master = "spark://10.211.55.18:7077",spark_home = "/home/hive/spark/")
- 详细的配置方法：
library(sparklyr)
Sys.setenv(SPARK_HOME = "/home/ctsats/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6")
Sys.setenv(HADOOP_CONF_DIR = '/etc/hadoop/conf.cloudera.hdfs')
Sys.setenv(YARN_CONF_DIR = '/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn')
config <- spark_config()
config$spark.executor.instances <- 4
config$spark.executor.cores <- 4
config$spark.executor.memory <- “4G"
sc <- spark_connect(master="yarn-client", config=config)
- spark连接方法与参数解析
spark_connect(master, spark_home = Sys.getenv("SPARK_HOME"),
method = c("shell", "livy", "test"), app_name = “sparklyr",
version = NULL, hadoop_version = NULL, config = spark_config(),
extensions = sparklyr::registered_extensions())
spark_connection_is_open(sc)
spark_disconnect(sc, ...)
spark_disconnect_all()
|
参数 |
参数说明 |
|
master |
连接Spark 集群使用 url作为参数 sc <- spark_connect(master = "spark://10.211.55.18:7077",spark_home = "/home/hive/spark/") 连接本地（使用spark_install）安装spark使用 ”local”模式 sc <- spark_connect(master = “local”, version = ‘1.6.2’) |
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spark_home |
设置spark的安装路径，这里如果指定安装spark_home，就不要指定version这个参数，因为version参数指定，会使用本地通过spark_install安装的spark路径，造成错误 |
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method |
这个参数用来设置连接spark的方法，目前只实现了shell模式 |
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app_name |
应用的名字，用在Spark集群中显示 |
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hadoop_version |
只用于local模式 |
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config |
连接Spark的通用设置，详见spark_config参数 |
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extensions |
可用于连接的扩展包，默认全部都可以（ sparklyr::register_extension） |
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sc |
一个spark链接 |
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其他参数 |
这里暂时未用 |
spark_config(file = "config.yml", use_default = TRUE)
|
参数 |
参数说明 |
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file |
配置文件的名字 |
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use_default |
默认使用spark_home构建时默认参数 |
spark_install(version = NULL, hadoop_version = NULL, reset = TRUE,
logging = "INFO", verbose = interactive())
spark_uninstall(version, hadoop_version)
spark_install_dir()
spark_install_tar(tarfile)
spark_installed_versions()
spark_available_versions()
|
参数 |
参数说明 |
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version |
安装spark的版本，可以用 spark_available_versions 查看支持的版本 |
|
hadoop_version |
安装hadoop的版本，可以用 spark_available_versions 查看支持的版本 |
|
reset |
尝试恢复默认设置 |
|
logging |
设置日志等级，支持选项："WARN", "INFO" |
|
tarfile |
安装本地包 |
其他具体参考如下链接：
http://spark.rstudio.com/reference/index.html
sparkly主要实现dplyr，ML，Extensions三个接口，下面主要介绍各个接口的功能：
- 3.2 dply的使用说明
dplyr是一个R接口，用于处理R内部或外部数据，dplyr使R用户操作数据更便捷，连续，高效。应用dplyr操作Spark DataFrames，你可以：
• 选择，过滤，聚合数据（Select, filter, and aggregate）
• 使用窗口功能（Use window functions ），e.g. for sampling
• 表连接（Perform joins on DataFrames）
• 采集数据（Collect data from Spark into R）
在dplyr中，状态可以通过管道被连接（定义方法%>%）
- 3.3 ML的使用说明
sparklyr提供了一个Spark机器学习（spark.ml package）接口，与dplyr接口一样，你可以方便的在Spark创建和训练机器学习模型，并在R中分析应用
sparklyr 提供了三个相似的函数，用于在Spark进行机器学习
机器学习算法： Machine learning algorithms for analyzing data (ml_*)
特征提取与转换： Feature transformers for manipulating individual features (ft_*)
操作spark DataFrame： Functions for manipulating Spark DataFrames (sdf_*)
应用Sparklyr大致用如下流程组成：
通过sparklyr dplyr接口，执行SQL查询接口
通过 sdf_* and ft_*函数生产新的的列或分区数据集
从 ml_*方法选择合适的机器学习算法为数据建模
验证模型的质量（准确度），并用它对新的数据进行预测
应用R进行可视化分析并进行深度分析
-
- 3.4 Extensions的使用说明
sparklyr提供了dplyr与spark DataFrames接口，同时提供了一个R语言与spark机器学习包的接口，然而，因为Spark是一个通用集群计算系统，其他接口可通过扩展工具创建自己的R接口。
举例1：
library(sparklyr)
# 读textfile RDD 这里的类型为list
rdd_collect <- function(sc, file) {
spark_context(sc) %>%
invoke("textFile", file, 1L) %>%
}
a <- rdd_collect(sc, “/Users/hduser/test.txt”)
# 查看a的数据类型，我们知道spark scala中该方法生成RDD类型，但是R语言中数据类型没有Rdd，所以这里生成list类型
class(a)
[1] "list"
其他扩展方法待大家自己扩展挖掘，方法参见：
http://spark.rstudio.com/extensions.html#introduction
