导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于r软件用哪个函数处理大数据集的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
R语言可以处理大的数据吗
“参考网址1”中提到如果只是对整数运算（运算过程和结果都只使用整数），没有必要使用“double”(8 byte)，而应该用更小的“integer”(4 byte)。使用storage.mode(x)查看对象存数的模式，storage.mode(x) - 进行赋值；使用format(object.size(a), units = 'auto')查看对象占用的内存空间（此处有疑问，即在R中每个integer到底占用了多大的空间？）。
需要解释gc()函数，可以查看内存使用情况。同样，在清除了大的对象之后，使用gc()以释放内存使用空间。
李航在”参考网址2“中提到，对于大矩阵的操作，尽量避免使用cbind和rbind之类，因为这会让内存不停地分配空间。“对于长度增加的矩阵，尽量先定义一个大矩阵，然后逐步增加”和“注意清除中间对象”。
使用bigmemory家族：bigmemory, biganalytics, synchronicity, bigtabulate and bigalgebra， 同时还有
biglm。
bigmemory package的使用：
1. 建立big.memory对象
bigmemory采用C++的数据格式来“模仿”R中的matrix。
编写大数据格式文件时候，可以先建立filebacked.big.matrix
big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared = TRUE)
filebacked.big.matrix(nrow, ncol, type = options()$bigmemory.default.type, init = NULL, dimnames = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL)
as.big.matrix(x, type = NULL, separated = FALSE, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
使用注意：
big.matrix采用两种方式储存数据：一种是big.matrix默认的方式，如果内存空间比较大，可以尝试使用；另外一种是filebacked.big.matrix，这种储存方法可能会备份文件（file-backings），而且需要descriptor file；
“init”指矩阵的初始化数值，如果设定，会事先将设定的数值填充到矩阵中；如果不设置，将处理为NA
"type"是指在big.matrix中atomic element的储存格式，默认是“double”(8 byte)，可以改为“integer”(4 byte), "short"(2 byte) or "char"(1 byte)。注意：这个包不支持字符串的储存，type = "char"是指ASCII码字母。
在big.matrix非常大的时候，避免使用rownames和colnames(并且bigmemory禁止用名称访问元素)，因为这种做法非常占用内存。如果一定要改变，使用options(bigmemory.allow.dimnames=TRUE)，之后colnames, rownames设置。
直接在命令提示符后输入x（x是一个big matrix），将返回x的描述，不会出现所有x中所有内容。因此，注意x[ , ](打印出矩阵全部内容)；
如果big.matrix有很多列，那么应该将其转置后储存；（不推荐）或者将参数“separated”设置为TRUE，这样就将每一列分开储存。否则，将用R的传统方式（column major的方式）储存数据。
如果建立一个filebacked.big.matrix，那么需要指定backingfile的名称和路径+descriptorfile。可能多个big.matrix对象对应唯一一个descriptorfile，即如果descriptorfile改变，所以对应的big.matrix随之改变；同样，decriptorfile随着big.matrix的改变而改变；如果想维持一种改变，需要重新建立一个filebacked.big.matrix。attach.big.matrix(descriptorfile or describe(big.matrix))函数用于将一个descriptorfile赋值给一个big.matrix。这个函数很好用，因为每次在创建一个filebacked.big.matrix后，保存R并退出后，先前创建的矩阵会消失，需要再attach.big.matrix以下
2. 对big.matrix的列的特定元素进行条件筛选
对内存没有限制；而且比传统的which更加灵活（赞！）
mwhich(x, cols, vals, comps, op = 'AND')
x既可以是big.matrix，也可以是传统的R对象；
cols：行数
vals：cutoff，可以设定两个比如c(1, 2)
comps：'eq'(==), 'neq'(!=), 'le'(), 'lt'(=), 'ge'() and 'gt'(=)
op：“AND”或者是“OR”
可以直接比较NA，Inf和-Inf
3.bigmemory中其他函数
nrow, ncol, dim, dimnames, tail, head, typeof继承base包
big.matrix, is.big.matrix, as.big.matrix, attach.big.matrix, describe, read.big.matrix, write.big.matrix, sub.big.matrix, is.sub.big.matrix为特有的big.matrix文件操作；filebacked.big.matrix, is.filebacked（判断big.matrix是否硬盘备份） , flush(将filebacked的文件刷新到硬盘备份上)是filebacked的big.matrix的操作。
mwhich增强base包中的which， morder增强order，mpermute（对matrix中的一列按照特定序列操作，但是会改变原来对象，这是为了避免内存溢出）
big.matrix对象的copy使用deepcopy(x, cols = NULL, rows = NULL, y = NULL, type = NULL, separated = NULL, backingfile = NULL, backingpath = NULL, descriptorfile = NULL, shared=TRUE)
biganalytics package的使用
biganalytics主要是一些base基本函数的扩展，主要有max, min, prod, sum, range, colmin, colmax, colsum, colprod, colmean, colsd, colvar, summary, apply（只能用于行或者列，不能用行列同时用）等
比较有特色的是bigkmeans的聚类
剩下的biglm.big.matrix和bigglm.big.matrix可以参考Lumley's biglm package。
bigtabulate package的使用
并行计算限制的突破：
使用doMC家族：doMC, doSNOW, doMPI, doRedis, doSMP和foreach packages.
foreach package的使用
foreach(..., .combine, .init, .final=NULL, .inorder=TRUE, .multicombine=FALSE, .maxcombine=if (.multicombine) 100 else 2, .errorhandling=c('stop', 'remove', 'pass'), .packages=NULL, .export=NULL, .noexport=NULL, .verbose=FALSE)
foreach的特点是可以进行并行运算，如在NetWorkSpace和snow？
%do%严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务
...：指定循环的次数；
.combine：运算之后结果的显示方式，default是list，“c”返回vector， cbind和rbind返回矩阵，"+"和"*"可以返回rbind之后的“+”或者“*”
.init：.combine函数的第一个变量
.final：返回最后结果
.inorder：TRUE则返回和原始输入相同顺序的结果（对结果的顺序要求严格的时候），FALSE返回没有顺序的结果（可以提高运算效率）。这个参数适合于设定对结果顺序没有需求的情况。
.muticombine：设定.combine函数的传递参数，default是FALSE表示其参数是2，TRUE可以设定多个参数
.maxcombine：设定.combine的最大参数
.errorhandling：如果循环中出现错误，对错误的处理方法
.packages：指定在%dopar%运算过程中依赖的package（%do%会忽略这个选项）。
getDoParWorkers( ) ：查看注册了多少个核，配合doMC package中的registerDoMC( )使用
getDoParRegistered( ) ：查看doPar是否注册；如果没有注册返回FALSE
getDoParName( ) ：查看已经注册的doPar的名字
getDoParVersion( )：查看已经注册的doPar的version
===================================================
# foreach的循环次数可以指定多个变量，但是只用其中最少？的
foreach(a = 1:10, b = rep(10, 3)) %do% (a*b)
[[1]]
[1] 10
[[2]]
[1] 20
[[3]]
[1] 30
# foreach中.combine的“+”或者“*”是cbind之后的操作；这也就是说"expression"返回一个向量，会对向量+或者*
foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% 2
[1] 8
foreach(i = 1:4, .combine = "rbind") %do% rep(2, 5)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.1 2 2 2 2 2
result.2 2 2 2 2 2
result.3 2 2 2 2 2
result.4 2 2 2 2 2
foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do% rep(2, 5)
[1] 8 8 8 8 8
foreach(i = 1:4, .combine = "*") %do% rep(2, 5)
[1] 16 16 16 16 16
=============================================
iterators package的使用
iterators是为了给foreach提供循环变量，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。
iter(obj, ...)：可以接受iter, vector, matrix, data.frame, function。
nextElem(obj, ...)：接受iter对象，显示对象数值。
以matrix为例，
iter(obj, by=c('column', 'cell', 'row'), chunksize=1L, checkFunc=function(...) TRUE, recycle=FALSE, ...)
by：按照什么顺序循环；matrix和data.frame都默认是“row”，“cell”是按列依次输出（所以对于“cell”，chunksize只能指定为默认值，即1）
chunksize：每次执行函数nextElem后，按照by的设定返回结果的长度。如果返回结构不够，将取剩余的全部。
checkFunc=function(...) TRUE：执行函数checkFun，如果返回TRUE，则返回；否则，跳过。
recycle：设定在nextElem循环到底（“错误: StopIteration”）是否要循环处理，即从头再来一遍。
以function为例
iter(function()rnorm(1))，使用nextElem可以无限重复；但是iter(rnorm(1))，只能来一下。
更有意思的是对象如果是iter，即test1 - iter(obj); test2 - iter(test1)，那么这两个对象是连在一起的，同时变化。
==============================================
a
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
i2 - iter(a, by = "row", chunksize=3)
nextElem(i2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
nextElem(i2) #第二次iterate之后，只剩下1行，全部返回
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 4 8 12 16 20
i2 - iter(a, by = "column", checkFunc=function(x) sum(x) 50)
nextElem(i2)
[,1]
[1,] 13
[2,] 14
[3,] 15
[4,] 16
nextElem(i2)
[,1]
[1,] 17
[2,] 18
[3,] 19
[4,] 20
nextElem(i2)
错误: StopIteration
colSums(a)
[1] 10 26 42 58 74
testFun - function(x){return(x+2)}
i2 - iter(function()testFun(1))
nextElem(i2)
[1] 3
nextElem(i2)
[1] 3
nextElem(i2)
[1] 3
i2 - iter(testFun(1))
nextElem(i2)
[1] 3
nextElem(i2)
错误: StopIteration
i2 - iter(testFun(1))
i3 - iter(i2)
nextElem(i3)
[1] 3
nextElem(i2)
错误: StopIteration
============================================
iterators package中包括
irnorm(..., count)；irunif(..., count)；irbinom(..., count)；irnbinom(..., count)；irpois(..., count)中内部生成iterator的工具，分别表示从normal，uniform，binomial，negativity binomial和Poisson分布中随机选取N个元素，进行count次。其中，negative binomial分布：其概率积累函数(probability mass function)为掷骰子，每次骰子为3点的概率为p，在第r+k次恰好出现r次的概率。
icount(count)可以生成1:conunt的iterator；如果count不指定，将从无休止生成1:Inf
icountn(vn)比较好玩，vn是指一个数值向量（如果是小数，则向后一个数取整，比如2.3 -- 3）。循环次数为prod(vn)，每次返回的向量中每个元素都从1开始，不超过设定 vn，变化速率从左向右依次递增。
idiv(n, ..., chunks, chunkSize)返回截取从1:n的片段长度，“chunks”和“chunkSize”不能同时指定，“chunks”为分多少片段（长度从大到小），“chunkSize”为分段的最大长度（长度由大到小）
iapply(X, MARGIN)：与apply很像，MARGIN中1是row，2是column
isplit(x, f, drop=FALSE, ...)：按照指定的f划分矩阵
=============================================
i2 - icountn(c(3.4, 1.2))
nextElem(i2)
[1] 1 1
nextElem(i2)
[1] 2 1
nextElem(i2)
[1] 3 1
nextElem(i2)
[1] 4 1
nextElem(i2)
[1] 1 2
nextElem(i2)
[1] 2 2
nextElem(i2)
[1] 3 2
nextElem(i2)
[1] 4 2
nextElem(i2)
错误: StopIteration
R语言读取大数据表格中有条件的子集
不知道你说的大表格有多大，但只要能加载到R语言的内存中运算就可以计算。使用subset函数
假设数据集为x
a - subset(x,A30)
a - subset(a,D50)
subset第一个参数是要筛选的数据集，第二个就是条件，像你说的问题，在第一步过滤的基础上再过滤一次就行，也可以合并到一起。
如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。
RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上
面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS,
HBase 三个部分。
2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。
3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。
4）.Hadoop调用R
上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。
5. R和Hadoop在实际中的案例
1.R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言
MapReduce化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。
RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。
2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。
3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。
4）.Hadoop调用R
上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。
5. R和Hadoop在实际中的案例
R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备
软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景
的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言
MapReduce化，软件开发，测试等等。
在r语言中用什么命令读取全部数据
使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。
R数据科学（五）探索性数据分析
明确概念：探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA），一般过程为：
(1) 对数据提出问题。
(2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。
(3) 使用上一个步骤的结果来精炼问题，并提出新问题。
确定变量是分类变量还是连续变量，要想检查分类变量的分布，可以使用条形图：
条形的高度表示每个 x 值中观测的数量，可以使用 dplyr::count() 手动计算出这些值：
要想检查连续变量的分布，可以使用直方图：
可以通过 dplyr::count() 和 ggplot2::cut_width() 函数的组合来手动计算结果. binwidth 参数来设定直方图中的间隔的宽度，该参数是用 x 轴变量的单位来度量的。
在同一张图上叠加多个直方图, 用geom_freqploy()代替geom_histogram()，用折线表示。
相似值聚集形成的簇表示数据中存在子组。
coord_cartesian() 函数中有一个用于放大 x 轴的 xlim() 参数。 ggplot2 中也有功能稍有区
别的 xlim() 和 ylim() 函数：它们会忽略溢出坐标轴范围的那些数据。
如果带有异常值和不带异常值的数据分别进行分析，结果差别较大的话要找出异常值的原因，如果差别不大，可以用NA代替。
5.3.4 练习
(1)研究 x、 y 和 z 变量在 diamonds 数据集中的分布。你能发现什么？思考一下，对于一条
钻石数据，如何确定表示长、宽和高的变量？
(2)研究 price 的分布，你能发现不寻常或令人惊奇的事情吗？（提示：仔细考虑一下
binwidth 参数，并确定试验了足够多的取值。）
(3) 0.99 克拉的钻石有多少？ 1 克拉的钻石有多少？造成这种区别的原因是什么？
(4)比较并对比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方图时的功能。如果不设置
binwidth 参数，会发生什么情况？如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发
生什么情况？
数据中有异常值，可以将异常值去掉：
一般不建议去掉，建议使用缺失值来代替异常值。
ifelse函数参数1放入逻辑判断，如果为T，结果就是第二个参数的值，如果为F，就是第三个参数的值。
ggplot2会忽略缺失值：
练习
(1) 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？
(2) na.rm = TRUE 在 mean() 和 sum() 函数中的作用是什么？
移除缺失值再进行统计
按分类变量的分组显示连续变量分布的另一种方式是使用箱线图
练习
(1) 前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视
化结果进行改善。
(2) 在钻石数据集中，哪个变量对于预测钻石的价格最重要？这个变量与切割质量的关系是
怎样的？为什么这两个变量的关系组合会导致质量更差的钻石价格更高呢？
(3) 安装 ggstance 包，并创建一个横向箱线图。这种方法与使用 coord_flip() 函数有何区别？
(4) 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极
其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。安装 lvplot 包，并尝试
使用 geom_lv() 函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这
种图形？
(5) 比较并对比 geom_violin()、分面的 geom_histogram() 和着色的 geom_freqploy()。每种方法的优缺点是什么？
(6) 对于小数据集，如果要观察连续变量和分类变量间的关系，有时使用 geom_jitter() 函数是特别有用的。 ggbeeswarm 包提供了和 geom_jitter()相似的一些方法。列出这些方法
并简单描述每种方法的作用。
两个分类变量的关系肯定要先计数，可以用geom_count()函数
d3heatmap 或 heatmaply 包可以生成交互式图
练习
(1) 如何调整 count 数据，使其能更清楚地表示出切割质量在颜色间的分布，或者颜色在切
割质量间的分布？
(2) 使用 geom_tile() 函数结合 dplyr来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的
变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？
(3) 为什么在以上示例中使用 aes(x = color, y = cut) 要比 aes(x = cut, y = color) 更好？
连续变量之间的关系一般用散点图来表示。geom_point()
对于大数据集，为了避免重合，可以用geom_bin2d() 和 geom_hex()函数将坐标平面分为二维分箱，并使用一种填充颜色表示落入
每个分箱的数据点。
另一种方式是对一个连续变量进行分箱，因此这个连续变量的作用就相当于分类变量。
cut_width(x, width) 函数将 x 变量分成宽度为 width 的分箱。参数 varwidth = TRUE 让箱线图的宽度与观测数量成正比。
cut_number() 函数近似地显示每个分箱中的数据点的数量
练习
(1) 除了使用箱线图对条件分布进行摘要统计，你还可以使用频率多边形图。使用 cut_
width() 函数或 cut_number() 函数时需要考虑什么问题？这对 carat 和 price 的二维分
布的可视化表示有什么影响？
(2) 按照 price 分类对 carat 的分布进行可视化表示。
(3) 比较特别大的钻石和比较小的钻石的价格分布。结果符合预期吗？还是出乎意料？
(4) 组合使用你学习到的两种技术，对 cut、 carat 和 price 的组合分布进行可视化表示。
(5) 二维图形可以显示一维图形中看不到的离群点。例如，以下图形中的有些点具有异常的
x 值和 y 值组合，这使得这些点成为了离群点，即使这些点的 x 值和 y 值在单独检验时
似乎是正常的。
ggplot(data = diamonds) +
geom_point(mapping = aes(x = x, y = y)) +
coord_cartesian(xlim = c(4, 11), ylim = c(4, 11))
数据中的模式提供了关系线索,用于探索两个变量的相关性。
模型是用于从数据中抽取模式的一种工具。
残差（预测值和实际值之间的差别）
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