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R+SQLServer的大數(shù)據(jù)管理
2017-06-04
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R+SQLServer的大數(shù)據(jù)管理

在學習和使用R語言的過程中,在數(shù)據(jù)文件的選擇方面,由于csv文件在各大數(shù)據(jù)庫軟件以及統(tǒng)計分析軟件都有很好的兼容性,所以一直被廣泛地用作數(shù)據(jù)儲存?zhèn)鬏?。筆者最近手頭上有一個10多G的csv,大概有2千5百萬條的記錄,這真的讓我以及我的R語言感到亞歷山大。Excel不用說更是打不開了(Excel 2003及以前的版本最大僅支持65,536行),SAS軟件花費一些時間勉強能打開,但是對某些中文的格式不兼容(特別是某些變量包含逗號的時候)。該怎么辦呢?這是大數(shù)據(jù)的問題嗎?怎么那么不小心就被我碰上了?

今天我們就談談“大數(shù)據(jù)”這個老話題。自2012年以來,大數(shù)據(jù)(Big Data)已經(jīng)上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面,進入美國白宮官網(wǎng)的新聞,在國內更是被炒得熱火朝天,互聯(lián)網(wǎng)、工商業(yè)、高校等都紛紛進行探索討論。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略甚至成為了我們國家“十三五”十四大戰(zhàn)略之一。

雖然“大數(shù)據(jù)”的概念很寬泛,是對規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)對象,及其處理和應用活動的統(tǒng)一,但我們今天就淺談一下它的“大”。大數(shù)據(jù)的“大”,一般是指在10TB規(guī)模左右大型數(shù)據(jù)集,但在實際應用中,很多用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起,已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量;例如,百度的首頁導航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過1.5PB,這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張A4紙。也曾經(jīng)有報道,截至20世紀末,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。好像有點扯遠了~

處理這些TB、PB級的數(shù)據(jù),我們不妨試試強大的SQL Server。它是是微軟公司推出的一個具有使用方便、可伸縮性好、與相關軟件集成程度高等優(yōu)點的全面的關系型數(shù)據(jù)庫管理平臺,可以滿足數(shù)據(jù)爆炸時代和數(shù)據(jù)驅動應用程序的需求。

令人興奮的是,微軟在2016年6月正式發(fā)布的SQL Server 2016將支持R語言編程(包括大數(shù)據(jù)的算法)。據(jù)了解,這次更新是微軟對Revolution Analytics公司收購的結果,該公司此前的產(chǎn)品Revolution R就是一款強大的大數(shù)據(jù)分析工具。所以說SQL Server 2016代表了微軟向大數(shù)據(jù)及機器學習領域邁出的第一步。

感興趣的朋友可以下載試用一下(當然,以上所說都是商業(yè)收費軟件)。為了初探一下SQL Server強大的數(shù)據(jù)管理功能,下面簡單介紹一下通過R語言SQL Server數(shù)據(jù)庫進行讀寫。使用測試系統(tǒng)環(huán)境為win 10 家庭中文版、SQL Server 2008 R2、R 3.3.3。

(1)SQL Server的下載安裝。網(wǎng)上有很多相關的資源,本公眾號主頁菜單“資源共享”下的“實用軟件”也有收錄。當然大家也可以下載使用精簡版的MySQL(免費軟件)。安裝下載好之后,如下圖添加名為“test”的數(shù)據(jù)庫。

(2)將test數(shù)據(jù)庫添加到計算機的ODBC數(shù)據(jù)源管理器中。在控制面板的“管理工具”中打開“ODBC 數(shù)據(jù)源(64 位)”,如下圖設置好,其他步驟默認設置即可。

(3)在R軟件中通過RODBC包對test數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的保存和讀取。測試數(shù)據(jù)選擇我們常用的R軟件自帶鳶尾花(iris)數(shù)據(jù)。

install.packages("RODBC")#安裝RODBC包

library(RODBC)#加載RODBC包

test=odbcConnect("test")#連接到SQL Server中的test數(shù)據(jù)庫設置

data(iris)#提取iris數(shù)據(jù)

sqlSave(test,iris)#把iris數(shù)據(jù)保存到test數(shù)據(jù)庫

iris.test=sqlQuery(test,"select * from iris")#讀取數(shù)據(jù)庫中的iris數(shù)據(jù)

str(iris.test); str(iris)#比較兩個數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)

就這樣,我們在使用R語言的強大的數(shù)據(jù)整理和分析功能的同時,借助SQL Server強大的數(shù)據(jù)存儲功能,可以說正如微軟一樣向大數(shù)據(jù)機器學習領域又邁出一步。


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