r 빅데이터 예제

R이 여러 개의 큰 데이터 집합에서 작업할 수 있도록 허용합니다. 그것은 또한 우리가 시스템을 청소 하 고 파일의 톤으로 혼란을 하지 하는 데 도움이. 모델링을 위해 ffbase에는 bigglm.ffdf가 있어 대용량 데이터에 쉽게 일반화된 선형 모델을 구축할 수 있으며 클러스터링 및 분류를 위해 스트림 패키지에 연결할 수 있습니다. 가장 쉬운 것부터 먼저 시작하는 것이 가장 좋으며, 어떤 경우에는 더 나은 컴퓨터를 얻거나 가지고있는 컴퓨터를 개선하는 것이 큰 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 가장 중요한 고려 사항은 메모리입니다. 현재 시스템의 R에 맞는 데이터를 분석하는 경우 더 많은 메모리를 사용하면 분석을 완료할 수 있을 뿐만 아니라 많은 속도가 빨라질 수 있습니다. 이는 운영 체제가 메모리가 부족해지면 “스래쉬”되기 시작하여 다른 사용자가 계속 실행되도록 메모리에서 몇 가지 항목을 제거하기 때문입니다. 이렇게 하면 시스템이 크롤링속도가 느려질 수 있습니다. 더 많은 코어를 얻는 것도 도움이 될 수 있지만, 한 지점까지만 도움이 될 수 있습니다. R 자체는 일반적으로 내부적으로 한 번에 하나의 코어만 사용할 수 있습니다. 또한 많은 데이터 분석 문제의 경우 병목 현상은 디스크 I/O 및 RAM 속도이므로 상용 하드웨어에서 4개 또는 8개 이상의 코어를 효율적으로 사용하는 것이 어려울 수 있습니다. SPMD 병렬 처리의 아이디어는 모든 프로세서가 동일한 양의 작업을 수행하도록 하지만 대용량 데이터 집합의 다른 부분에서 수행하도록 하는 것입니다. 예를 들어, 최신 GPU는 상대적으로 작은 데이터의 다른 부분에 동일한 계산을 적용할 수 있는 느린 공동 프로세서의 대규모 모음이지만 SPMD 병렬 처리는 최종 솔루션을 얻을 수 있는 효율적인 방법으로 끝납니다(예: 솔루션 시간).

더 짧아지다). [4] pbdR은 작은 클러스터에 적합할 뿐만 아니라 빅 데이터를 분석하는 데 더 안정적이며 슈퍼컴퓨터의 확장성이 뛰어나다는 것이 분명합니다. [5] [타사 소스 필요] 즉, pbdR R 프로그래머가 “빅 데이터”에 대해 이야기할 때 반드시 Hadoop을 통과하는 데이터를 의미하지는 않습니다. 일반적으로 메모리에서 분석할 수 없는 데이터를 의미하기 위해 “큰”을 사용합니다. R은 병렬 프로그래밍 및 Spark와의 인터페이싱을 포함하여 빅 데이터 작업을 처리할 수 있는 훌륭한 방법을 가지고 있습니다. 이 트랙에서는 확장 가능하고 효율적인 R 코드를 작성하는 방법과 이를 시각화하는 방법을 배웁니다. 정렬의 주요 이유 중 하나는 중앙값과 기타 분수계산입니다.

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