Comment écrire une carte de réduire dans R?

Je suis nouveau sur R. je sais comment écrire une carte de réduire en Java. Je veux essayer la même chose sur R. Donc, quelqu'un peut-il aider à donner toute samle codes, et quel est le format fixe là pour MapReduce dans R.

Veuillez envoyer un lien autre que ceci: https://github.com/RevolutionAnalytics/RHadoop/wiki/Tutorial

Les exemples de codes sera plus utile.

Une recherche google pour [r] mapreduce donnera un certain nombre de liens utiles, comme ce paquet: cran.r-project.org/web/packages/mapReduce/index.html et ce blog: r-bloggers.com/making-sense-of-mapreduce
À la personne qui, dans le silence downvoted: C'est l'été de l'amour blog.stackoverflow.com/2012/07/kicking-off-the-summer-of-love, alors je vous suggère de faire l'un des quelques points: 1) Expliquer pourquoi le downvote, 2) Expliquer à l'OP la façon d'améliorer la question 3) de Modifier la question si c'est une bonne question.
Pas un électeur mais voilà. Manoj, je pense que vous devriez reformuler votre question un peu. Veuillez ajouter des informations que vous avez essayé. Quelque chose le long des lignes de "j'ai écrit à M. de Java, mais maintenant je voudrais essayer dans R. j'ai lu ce tutoriel et fait cela, et que de recherche, mais il a été intéressé dans plus de tutoriels qui ont échappé à moi.". Ce que vous pourriez également faire est de rassembler une liste de toutes les références en matière de R et rm (si ce n'est déjà existants) et de faire de cette question un wiki.
c'est l'hiver ici

OriginalL'auteur Manoj | 2012-07-26

  1. 2

    Lorsque vous souhaitez mettre en œuvre un plan de réduire (avec Hadoop) dans une langue autre que Java, puis vous utilisez une fonctionnalité appelée en streaming. Les données sont ensuite nourris à la mappeur via STDIN (readLines()), retour à Hadoop via la sortie standard(cat()), puis pour le réducteur de nouveau par STDIN (readLines()) et lâcha enfin via la sortie standard (cat()).

    Le code suivant, tiré d'une l'article j'ai écrit sur l'écriture d'une carte de réduire de travail avec R pour Hadoop. Le code est censé compter de 2 grammes, mais je dirais assez simple de voir ce qui se passe sur MapReduce-sage.

    # map.R

library(stringdist, quietly=TRUE)

input <- file("stdin", "r")

while(length(line <- readLines(input, n=1, warn=FALSE)) > 0) {
   # in case of empty lines
   # more sophisticated defensive code makes sense here
   if(nchar(line) == 0) break

   fields <- unlist(strsplit(line, "\t"))

   # extract 2-grams
   d <- qgrams(tolower(fields[4]), q=2)

   for(i in 1:ncol(d)) {
     # language /2-gram /count
     cat(fields[2], "\t", colnames(d)[i], "\t", d[1,i], "\n")
   }
}

close(input)

    -

    # reduce.R

input <- file("stdin", "r")

# initialize variables that keep
# track of the state

is_first_line <- TRUE

while(length(line <- readLines(input, n=1, warn=FALSE)) > 0) {
   line <- unlist(strsplit(line, "\t"))
   # current line belongs to previous
   # line's key pair
   if(!is_first_line &&
      prev_lang == line[1] &&
      prev_2gram == line[2]) {
        sum <- sum + as.integer(line[3])
   }
   # current line belongs either to a
   # new key pair or is first line
   else {
     # new key pair - so output the last
     # key pair's result
     if(!is_first_line) {
       # language /2-gram /count
       cat(prev_lang,"\t",prev_2gram,"\t",sum,"\n")
     }
     # initialize state trackers
     prev_lang <- line[1]
     prev_2gram <- line[2]
     sum <- as.integer(line[3])
     is_first_line <- FALSE
   }
}

# the final record
cat(prev_lang,"\t",prev_2gram, "\t", sum, "\n")

close(input)

    http://www.joyofdata.de/blog/mapreduce-r-hadoop-amazon-emr/

    OriginalL'auteur Raffael