1.R語言環境安裝及部署R語言包下載：wget https://cran.r-project.org/src/base/R-3/R-3.4.4.tar.gz解壓： tar -zxvf R-3.3.2.tar.gz 加載依賴環境：yum install -y gcc yum install -y glibc-headers yum install -y libreadline6-dev gfortran yum install -y readline-devel yum install -y wget libXt-devel yum install -y fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel yum install -y mesa-libGLU mesa-libGLU-devel yum install -y install bzip2-devel yum install -y install xz-devel.x86_64 yum install -y install pcre-devel yum install -y install libcurl yum install -y install libcurl-devel yum install -y texinfo.x86_64 yum install -y texlive-pdftex-doc.noarch yum install -y texliveyum install gcc-c++yum install gcc-gfortran建立編譯后的文件夾R：mkdir /usr/local/R（路徑根據自己的配置愛好選擇）通過configure進行安裝：cd /usr/local/R-3.4.4 ./configure --enable-R-shlib=yes --with-tcltk --prefix=/usr/local/Rmake & make install配置環境變量：vim /etc/profile#add R envR_HOME=/usr/local/R PATH=$PATH:$R_HOME/binexport R_HOME=/usr/local/R配置生效： source /etc/profile輸入R進行命令行啟動。 2.Rstudio安裝及部署下載：wget https://download2.rstudio.org/rstudio-server-rhel-0.99.893-x86_64.rpm（注意linux版本，這里以centos7.4為例）安裝：sudo yum install --nogpgcheck rstudio-server-rhel-0.99.893-x86_64.rpm配置: 安裝之后配置文件里沒有東西，一般會生成/etc/rserver.conf,但內容為空如果需要修改端口地址（默認8787）等的話，那么就自己加上可以做的限制還是比較多的 rstudio-server是通過服務器的用戶名和密碼登陸的這里寫一些配置www-port=80 配置默認端口www-port=8787rsession-which-r=/opt/R/lib64/R/bin/Rwww-address=0.0.0.0 可訪問的ip地址，默認是全開放rsession-memory-limit-mb=4000 限制使用的最大內存rsession-stack-limit-mb=10 限制最大的棧大小rsession-process-limit=100 限制最多進程數limit-file-upload-size-mb=100 設置最大的上傳文件大小登錄問題：root用戶無法登陸，新建一個用戶進行登陸 useradd -d /home/R -m R，創建用戶的同時指定主目錄 passwd R，設置密碼******IP:87873.Rhadoop安裝及部署（hadoop是基于cdh版本 Rhadoop中的包的版本選擇最新的,git上最后更新時間為2015年）環境：基于hadoop和R語言（1）安裝rJava包:在聯網的情況下，可以進入R命令，安裝rJava包：> install.packages("rJava")如果待安裝機器不能上網，可以將源文件下載到本地，然后通過shell命令R CMD INSTALL ‘package_name’來安裝：R CMD INSTALL "rJava_0.9-5.tar.gz"（2）安裝RHadoop環境（rhdfs、rmr2、rhbase、RHive）1、安裝rhdfs包(僅安裝在namenode上)：R CMD INSTALL "rhdfs_1.0.5.tar.gz"在/etc/profile中設置環境變量HADOOP_HOME、HADOOP_CON_DIR、HADOOP_CMDexport HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.7.2-1.cdh5.7.0.p0.18/lib/hadoopexport HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/confexport HADOOP_CMD=/usr/bin/hadoop安裝后調用rhdfs，測試安裝：> library("rhdfs")Loading required package: rJavaHADOOP_CMD=/usr/bin/hadoopBe sure to run hdfs.init()當按要求輸入hdfs.init()后，如果出現：> hdfs.init()WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable需要在/etc/profile中設置環境變量JAVA_LIBRARY_PATH:export JAVA_LIBRARY_PATH=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.7.2-1.cdh5.7.0.p0.18/lib/hadoop/lib/native如果設置后問題依然沒有解決，需要將native下面的libhadoop.so.0 及 libhadoop.so.1.0.0拷貝到 /usr/lib64下面2、安裝rmr2包（各個主機上都要安裝）：安裝rmr2包之前，需要安裝其依賴的7個包，他們分別是：[root@master]# lsdigest_0.6.3.tar.gz plyr_1.8.tar.gz reshape2_1.2.2.tar.gz stringr_0.6.2.tar.gzfunctional_0.4.tar.gz Rcpp_0.10.3.tar.gz RJSONIO_1.0-3.tar.gz[root@master RHadoop-deps]# R CMD INSTALL "digest_0.6.3.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "plyr_1.8.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "reshape2_1.2.2.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "stringr_0.6.2.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "functional_0.4.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "Rcpp_0.10.3.tar.gz"[root@master ]# R CMD INSTALL "RJSONIO_1.0-3.tar.gz"安裝：R CMD INSTALL "rmr2_2.2.0.tar.gz"需要在/etc/profile中設置環境變量HADOOP_STREAMING：export HADOOP_STREAMING=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.7.2-1.cdh5.7.0.p0.18/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh5.7.0.jar3、安裝rhbase包(僅安裝在namenode上)：rhbase-1.1.1使用的是Thrift 0.8.0版本，下載網址為 http://archive.apache.org/dist/thrift/0.8.0/thrift-0.8.0.tar.gza、在centos系統下輸入shell命令sudo yum install automake libtool flex bison pkgconfig gcc-c++ boost-devel libevent-devel lib-devel python-devel ruby-devel安裝一些Thrift相關的工具或庫。有的時候，還需要安裝openssl-devel（在Ubuntu下為libssl-dev），不然會提示libcrypto.so找不到yum install openssl-develb、解壓安裝Thrift[root@master admin]# cd thrift-0.8.0[root@master thrift-0.8.0]# ./configure --with-boost=/usr/include/boost JAVAC=/usr/java/jdk1.6.0_31/bin/javac[root@master thrift-0.8.0]# make[root@master thrift-0.8.0]# make install 在/etc/profile中設置環境變量PKG_CONFIG_PATH：export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig/驗證設置的正確性，在shell下輸入pkg-config --cflags thrift如結果如下所示：[root@master thrift-0.8.0]# pkg-config --cflags thrift-I/usr/local/include/thrift 則說明配置成功。c、復制library文件到/usr/lib下面（x64位的下面還要復制到/usr/lib64下面，或者僅僅復制到/usr/lib64下面）cp /usr/local/lib/libthrift.so.0 /usr/lib 有時候僅復制這個還是有問題的，還需要復制libthrift-0.8.0.so ：cp /usr/local/lib/libthrift-0.8.0.so /usr/lib 最好把libthrift相關的都復制進去，如 libthrift.so.0、libthrift.so.0.0.0等。（x64位的下面還要復制到/usr/lib64下面，或者僅僅復制到/usr/lib64下面）d、安裝rhbaseR CMD INSTALL "rhbase_1.1.1.tar.gz"如果安裝的過程中，如果發現libRblas.so、libRlapack.so、libR.so等找不到，需要從$R_HOME/lib將這些library拷貝到/usr/lib64目錄下：[root@slave1 ~]# cp /usr/lib64/R/lib/libRblas.so /usr/lib64/[root@slave1 ~]# cp /usr/lib64/R/lib/libRlapack.so /usr/lib64/[root@slave1 ~]# cp /usr/lib64/R/lib/libR.so /usr/lib64/ 4、安裝RHive（各個主機上都要安裝）：RHive是一種通過Hive高性能查詢來擴展R計算能力的包。它可以在R環境中非常容易的調用HQL， 也允許在Hive中使用R的對象和函數。理論上數據處理量可以無限擴展的Hive平臺，搭配上數據挖掘的利器R環境， 堪稱是一個完美的大數據分析挖掘的工作環境。1、Rserve包的安裝：RHive依賴于Rserve，因此在安裝R的要按照本文R的安裝方式，即附帶后面兩個選項（--disable-nls --enable-R-shlib）enable-R-shlib是將R作為動態鏈接庫進行安裝，這樣像Rserve依賴于R動態庫的包就可以安裝了，但缺點會有20%左右的性能下降。Rserve使用的的是在線安裝方式：install.packages("Rserve")$R_HOME的目錄下創建Rserv.conf文件，寫入“remote enable''保存并退出。通過scp -r 命令將Master節點上安裝好的Rserve包，以及Rserv.conf文件拷貝到所有slave節點下。當然在節點不多的情況下也可以分別安裝Rserve包、創建Rserv.conf。scp -r /usr/lib64/R/library/Rserve slave1:/usr/lib64/R/library/scp -r /usr/lib64/R/Rserv.conf slave3:/usr/lib64/R/在所有節點啟動RserveRserve --RS-conf /usr/lib64/R/Rserv.conf在master節點上telnet（如果未安裝，通過shell命令yum install telnet安裝）所有slave節點:telnet slave1 6311顯示Rsrv013QAP1則表示連接成功。2、RHive包的安裝：安裝RHive_0.0-7.tar.gz，并在master和所有slave節點上創建rhive的data目錄，并賦予讀寫權限（最好將$R_HOME賦予777權限）[root@master admin]# R CMD INSTALL RHive_0.0-7.tar.gz[root@master admin]# cd $R_HOME[root@master R]# mkdir -p rhive/data[root@master R]# chmod 777 -R rhive/datamaster和slave中的/etc/profile中配置環境變量RHIVE_DATA=/usr/lib64/R/rhive/dataexport RHIVE_DATA=/usr/lib64/R/rhive/data通過scp命令將master節點上安裝的RHive包拷貝到所有的slave節點下：scp -r /usr/lib64/R/library/RHive slave1:/usr/lib64/R/library/查看hdfs文件下的jar是否有讀寫權限hadoop fs -ls /rhive/lib安裝rhive后，hdfs的根目錄并沒有rhive及其子目錄lib，這就需要自己建立，并將/usr/lib64/R/library/RHive/java下的rhive_udf.jar復制到該目錄hadoop fs -put /usr/lib64/R/library/RHive/java/rhive_udf.jar /rhive/lib否則在測試rhive.connect()的時候會報沒有/rhive/lib/rhive_udf.jar目錄或文件的錯誤。最后，在hive客戶端啟（master、各slave均可）動hive遠程服務（rhive是通過thrift連接hiveserver的，需要要啟動后臺thrift服務）：nohup hive --service hiveserver &3、RHive的使用及測試：1、RHive API從HIVE中獲得表信息的函數，比如rhive.list.tables：獲得表名列表，支持pattern參數(正則表達式)，類似于HIVE的show tablerhive.desc.table：表的描述，HIVE中的desc tablerhive.exist.table3、RHive簡單應用載入RHive包，令連接Hive，獲取數據：> library(RHive)> rhive.connect(host = 'host_ip')> d <- rhive.query('select * from emp limit 1000')> class(d)> m <- rhive.block.sample(data_sku, percent = 0.0001, seed = 0)> rhive.close()一般在系統中已經配置了host，因此可以直接rhive.connect()進行連接，記得最后要有rhive.close()操作。 通過HIVE查詢語句，將HIVE中的目標數據加載至R環境下，返回的 d 是一個dataframe。實際上，rhive.query的實際用途有很多，一般HIVE操作都可以使用，比如變更scheme等操作：> rhive.query('use scheme1')> rhive.query('show tables')> rhive.query('drop table emp')但需要注意的是，數據量較大的情況需要使用rhive.big.query，并設置memlimit參數。將R中的對象通過構建表的方式存儲到HIVE中需要使用> rhive.write.table(dat, tablename = 'usertable', sep = ',')而后使用join等HIVE語句獲得相關建模數據。其實寫到這兒，有需求的看官就應該明白了，這幾項 RHive 的功能就足夠 折騰些有趣的事情了。注1：其他關于在HIVE中調用R函數，暫時還沒有應用，未來更新。注2：rhive.block.sample這個函數需要在HIVE 0.8版本以上才能執行

總結

以上是生活随笔為你收集整理的linux下R及Rstudio及Rhadoop安装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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