作者：Javier Luraschi

翻译：黄小伟，10年资深数据矿工。目前就职杭州有赞，欢迎加入有赞分析团队

sparklyr 1.0目前已经可以通过CRAN直接下载、安装使用！它提供了针对Apache Spark的接口，支持dplyr、MLlib、streaming、extensions等内容，以下是本次发布版本的主要亮点：

1. Arrow: 支持在Spark 和 R之间实现更快、更大数据集的传输

2. XGBoost: 支持在分布式数据集上训练梯度增强模型

3. Broom: 将Spark的模型转换为您熟悉的格式

4. TFRecords: 从Spark编写TensorFlow记录以支持深度学习工作流

install.packages("sparklyr")

1. Arrow

Apache Arrow是一种用于内存数据的跨语言开发平台，您可以在Arrow及其他博客文章中相关信息。在sparklyr 1.0中，我们从概念上将Arrow视为R和Spark之间的有效桥梁:

实际上，这意味着更快的数据传输和对更大数据集的支持。具体来说，此次改进了collect()、copy_to()和spark_apply()。 以下基准测试使用 bench包来进行。

我们将首先在具有1M和10M行的数据框上对copy_to()进行基准测试：

library(sparklyr)sc <- spark_connect(master = "local")bench::press(rows = c(10^6, 10^7), {  bench::mark(    arrow_on = {      library(arrow)      sparklyr_df <<- copy_to(sc, data.frame(y = 1:rows), overwrite = T)    },    arrow_off = if (rows <= 10^6) {if ("arrow" %in% .packages()) detach("package:arrow")      sparklyr_df <<- copy_to(sc, data.frame(y = 1:rows), overwrite = T)    } else NULL, iterations = 4, check = FALSE)})

接下来，我们将基于10M和50M记录的collect()进行基准测试：

bench::press(rows = c(10^7, 5 * 10^7), {  bench::mark(    arrow_on = {      library(arrow)      collected <- sdf_len(sc, rows) %>% collect()    },    arrow_off = if (rows <= 10^7) {if ("arrow" %in% .packages()) detach("package:arrow")      collected <- sdf_len(sc, rows) %>% collect()    } else NULL, iterations = 4, check = FALSE)})

最后但并非最不重要的是，超过100K和1M行的spark_apply()显示了最显著的改进。 在Spark上运行R时，速度提高40倍。

bench::press(rows = c(10^5, 10^6), {  bench::mark(    arrow_on = {      library(arrow)      sdf_len(sc, rows) %>% spark_apply(~ .x / 2) %>% dplyr::count() %>% collect    },    arrow_off = if (rows <= 10^5) {if ("arrow" %in% .packages()) detach("package:arrow")      sdf_len(sc, rows) %>% spark_apply(~ .x / 2) %>% dplyr::count() %>% collect    } else NULL, iterations = 4, check = FALSE)})

2. XGBoost

sparkxgb是一个新的sparklyr扩展，可用于在Spark中训练XGBoost模型。 sparkxgb可可按如下方式安装：

install.packages("sparkxgb")

然后我们可以使用xgboost_classifier()来训练和ml_predict()来轻松预测大型数据集：

library(sparkxgb)library(sparklyr)library(dplyr)sc <- spark_connect(master = "local")iris <- copy_to(sc, iris)xgb_model <- xgboost_classifier(iris,Species ~ .,num_class = 3,num_round = 50,max_depth = 4)xgb_model %>%ml_predict(iris) %>%select(Species, predicted_label, starts_with("probability_")) %>%glimpse()

#> Observations: ??#> Variables: 5#> Database: spark_connection#> $ Species                <chr> "setosa", "setosa", "setosa", "setosa", "…#> $ predicted_label        <chr> "setosa", "setosa", "setosa", "setosa", "…#> $ probability_versicolor <dbl> 0.003566429, 0.003564076, 0.003566429, 0.…#> $ probability_virginica  <dbl> 0.001423170, 0.002082058, 0.001423170, 0.…#> $ probability_setosa     <dbl> 0.9950104, 0.9943539, 0.9950104, 0.995010…

3. Broom

虽然Spark通过sparklyr对broom的支持已经开发了很长一段时间，但是这个版本标志着所有建模功能的完成。

movies <- data.frame(user   = c(1, 2, 0, 1, 2, 0),item   = c(1, 1, 1, 2, 2, 0),rating = c(3, 1, 2, 4, 5, 4))copy_to(sc, movies) %>%  ml_als(rating ~ user + item) %>%  augment()

# Source: spark<?> [?? x 4]user  item rating .prediction  <dbl> <dbl>  <dbl>       <dbl>1     2     2      5        4.862     1     2      4        3.983     0     0      4        3.884     2     1      1        1.085     0     1      2        2.006     1     1      3        2.80

4.TFRecords

sparktf是一个新的sparklyr扩展，允许在Spark中编写TensorFlow记录。 这可用于在使用Keras或TensorFlow在GPU实例中处理大量数据之前对其进行预处理。 sparktf现在可以在CRAN上使用，可以按如下方式安装：

install.packages("sparktf")

您可以简单地在Spark中预处理数据，并使用spark_write_tf()将其写为TensorFlow记录：

library(sparktf)library(sparklyr)sc <- spark_connect(master = "local")copy_to(sc, iris) %>%  ft_string_indexer_model("Species", "label",    labels = c("setosa", "versicolor", "virginica")  ) %>%  spark_write_tfrecord(path = "tfrecord")

详细内容请点击阅读原文进行学习！

往期精彩：

• R语言信用评分卡：探索性数据分析

• 基于R实现统计中的检验方法---T检验

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