请问R软件与hadoop的联合方式

请教一下R软件与hadoop的联合方式，希望能够有详细的教程

详细教程可以到网上找找，这里RHadoop主要是MapReduce不在使用Java实现MapReduce。也就是说r语言和hadoop结合的地方在MapReduce。
详细可以参考下面。

RHadoop包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析。Hadoop主要用来存储海量数据，R语言完成MapReduce 算法，用来替代Java的MapReduce实现。有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者，有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB。 由于大数据所带来的单机性能问题，可能会一去不复返了。

Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？

a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。

b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。

c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！

d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化

d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标。

d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据

d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优

d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线

这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。

所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。