Parallel R : Data Analysis in the Distributed World
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Nov 2011, 2011
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - It's tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software productunless you're in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets, including three chapters on using R and Hadoop together. You'll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, Segue, RHIPE, and Hadoop Streaming, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don't.With these packages, you can overcome R's single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R's memory barrier.- Snow: works well in a traditional cluster environment- Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers- Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release- R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing- RHIPE: uses Hadoop's power with R's language and interactive shell- Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations.…
Codice articolo 9781449309923
- Titolo
- Parallel R : Data Analysis in the Distributed World
- Autore
- Stephen Weston
- Editore
- O'reilly Media Nov 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1449309925
- ISBN 13
- 9781449309923
- Peso dell'articolo
- 223 grammi
- Dimensioni
- 232x180x13 mm
It's tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software product--unless you're in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets, including three chapters on using R and Hadoop together. You'll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, Segue, RHIPE, and Hadoop Streaming, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don't.
With these packages, you can overcome R's single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R's memory barrier.
- Snow: works well in a traditional cluster environment
- Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers
- Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release
- R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing
- RHIPE: uses Hadoop's power with R's language and interactive shell
- Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Stephen Weston has been working in high performance and parallel computing for over 25 years. He was employed at Scientific Computing Associates in the 90's, working on the Linda programming system, invented by David Gelernter. He was also a founder of Revolution Computing, leading the development of parallel computing packages for R, including nws, foreach, doSNOW, and doMC. He works at Yale University as an HPC Specialist.
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