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第一部分 R基础2

第1章 R语言基础包2

1.1R是最值得学习的编程语言2

1.1.1我的编程背景3

1.1.2为什么我会选择R3

1.1.3 R的应用前景7

1.1.4时代赋予R的任务8

1.2 R的历史版本安装8

1.2.1 R在Windows中安装9

1.2.2 R在Linux Ubuntu中安装10

1.2.3 R的最新版本安装10

1.2.4 R的指定版本安装10

1.3 fortunes记录R语言的大智慧11

1.3.1 fortunes介绍12

1.3.2 fortunes安装12

1.3.3 fortunes包的使用12

1.4 formatR代码自动化排版13

1.4.1 formatR介绍13

1.4.2 formatR安装14

1.4.3 formatR的使用14

1.4.4 formatR的源代码解析20

1.4.5源代码中的Bug21

1.5多人在线协作R开发RStudio Server22

1.5.1 RStudio和RStudio Server22

1.5.2 RStudio Server安装22

1.5.3 RStudio Server使用23

1.5.4 RStudio Server多人协作26

1.6 R和JSON的傻瓜式编程29

1.6.1rjson包介绍29

1.6.2 RJSONIO包介绍33

1.6.3自定义JSON的实现36

1.6.4 JSON性能比较38

1.7 R语言的高质量图形渲染库Cairo40

1.7.1 Cairo介绍40

1.7.2 Cairo包安装40

1.7.3 Cairo使用41

1.8 caTools：一个奇特的工具集46

1.8.1 caTools介绍47

1.8.2 caTools安装48

1.8.3 caTools使用48

第2章 时间序列基础包58

2.1 R语言时间序列基础库zoo58

2.1.1 zoo包介绍59

2.1.2 zoo安装60

2.1.3 zoo包的使用60

2.2可扩展的时间序列xts75

2.2.1 xts介绍75

2.2.2 xts包的安装78

2.2.3 xts包的使用78

2.3时间序列可视化plot.xts93

2.3.1 xtsExtra介绍93

2.3.2 xtsExtra安装93

2.3.3 xtsExtra包的使用94

第3章 R性能监控包104

3.1 R语言本地缓存工具memoise104

3.1.1 memoise介绍105

3.1.2 memoise安装105

3.1.3 memoise使用105

3.1.4 memoise()函数源代码分析106

3.2 R语言性能监控工具Rprof108

3.2.1 Rprof()函数介绍109

3.2.2 Rprof()函数的定义109

3.2.3 Rprof()函数使用：股票数据分析案例109

3.2.4 Rprof()函数使用：数据下载案例112

3.2.5用profr包可视化性能指标113

3.2.6 Rprof的命令行使用115

3.3 R语言性能可视化工具lineprof116

3.3.1 lineprof介绍117

3.3.2 lineprof安装117

3.3.3 lineprof使用118

第二部分 R服务器122

第4章 R语言的跨平台通信122

4.1 Rserve与Java的跨平台通信122

4.1.1 Rserve安装123

4.1.2用Java远程连接Rserve124

4.2 Rsession让Java调用R更简单126

4.2.1 Rsession下载126

4.2.2用Eclipse构建Rsession项目127

4.2.3 Rsession的API介绍128

4.2.4 Rsession使用129

4.3解惑rJava R与Java的高速通道132

4.3.1 rJava介绍133

4.3.2 rJava安装133

4.3.3 rJava实现R调用Java134

4.3.4 rJava（JRI）实现Java调用R（Windows7）135

4.3.5 rJava（JRI）实现Java调用R（Ubuntu）137

4.4 Node js与R跨平台通信137

4.4.1 Node js简单介绍138

4.4.2 R语言配置环境138

4.4.3 Node.js配置环境139

4.4.4 Node.js与R跨平台通信139

第5章 R的服务器实现143

5.1 R语言服务器程序Rserve详解143

5.1.1 Rserve的启动144

5.1.2 Rserve高级使用：Rserve配置管理146

5.1.3 Rserve高级使用：用户登录认证148

5.2 Rserve的R语言客户端RSclient149

5.2.1配置Rserve服务器150

5.2.2 RSclient安装150

5.2.3 RSclient的API151

5.2.4 RSclient的使用152

5.2.5两个客户端同时访问152

5.3 FastRWeb：跑在Web上的R程序153

5.3.1 FastRWeb介绍154

5.3.2 FastRWeb安装155

5.3.3 FastRWeb使用156

5.4 R语言构建Websocket服务器159

5.4.1 websockets介绍159

5.4.2 websockets安装160

5.4.3快速启动websockets服务器demo162

5.4.4 R语言创建Websocket服务器实例163

5.4.5 R语言创建Websocket客户端连接163

5.4.6用浏览器HTML5原生API客户端连接164

第三部分 数据库和大数据168

第6章 数据库和NoSQL168

6.1 RMySQL数据库编程指南168

6.1.1 RMySQL在Linux下安装169

6.1.2 RMySQL在Windows7下安装173

6.1.3 RMySQL函数使用176

6.1.4 RMySQL案例实践181

6.2 R利剑NoSQL之MongoDB183

6.2.1 MongoDB环境准备183

6.2.2 rmongodb 函数库185

6.2.3 rmongodb基本使用操作187

6.2.4 rmongodb性能测试的案例189

6.3 R利剑NoSQL之Redis192

6.3.1 Redis环境准备192

6.3.2 rredis函数库193

6.3.3 rredis基本使用操作194

6.3.4 rredis测试案例198

6.4 R利剑NoSQL之Cassandra200

6.4.1 Cassandra环境准备200

6.4.2 RCassandra函数库201

6.4.3 RCassandra基本使用操作202

6.4.4 RCassandra使用案例204

6.4.5 Cassandra的没落205

6.5 R利剑NoSQL之Hive206

6.5.1 Hive环境准备207

6.5.2 RHive安装208

6.5.3 RHive函数库209

6.5.4 RHive基本使用操作209

6.6用RHive从历史数据中提取逆回购信息212

6.6.1逆回购简介212

6.6.2历史数据存储结构213

6.6.3通过用RHive提取数据213

6.6.4策略模型及实现216

第7章 RHadoop222

7.1 R语言为Hadoop注入统计血脉222

7.1.1 Hadoop介绍223

7.1.2为什么要让Hadoop结合R语言224

7.1.3如何让Hadoop结合R语言225

7.1.4展望未来226

7.2 RHadoop安装与使用226

7.2.1环境准备227

7.2.2 RHadoop安装227

7.2.3 RHadoop程序开发229

7.3 RHadoop实验：统计邮箱出现次数233

7.3.1需求描述233

7.3.2算法实现234

7.4 RHadoop实现基于MapReduce的协同过滤算法236

7.4.1基于物品推荐的协同过滤算法介绍236

7.4.2 R语言本地程序实现237

7.4.3 R基于Hadoop分步式程序实现242

7.5 rhbase安装与使用249

7.5.1 HBase环境准备250

7.5.2 rhbase安装250

7.5.3 rhbase函数库251

7.6解决RHadoop安装错误：PipeMapRed.waitOutputThreads()253

7.6.1 rmr2运行错误日志254

7.6.2定位错误到Hadoop日志255

7.6.3从Hadoop入手找解决办法—失败256

7.6.4从RHadoop入手找解决办法—成功257

第四部分 附录262

附录A Java环境安装262

附录B MySQL数据库安装266

附录C Redis数据库安装270

附录D MongoDB数据库安装273

附录E Cassandra数据库安装277

附录F Hadoop安装280

附录G Hive环境安装287

附录H HBase安装290