Parallel R

Q. Ethan McCallum, Stephen Weston

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  • O'Reilly Media

  • Paru le : 21/10/2011
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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. You'll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, and some Hadoop-related tools, 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
  • Date de parution : 21/10/2011
  • Editeur : O'Reilly Media
  • ISBN : 1-4493-0991-6
  • EAN : 9781449309916
  • Format : Multi-format
  • Nb. de pages : 122 pages
  • Caractéristiques du format Multi-format
    • Pages : 122
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