RStudio IDE, R ortamı çalıştırma zamanı ile bir Spark 'ta başlatılamasa da, Spark çekirdeklerine programlı olarak erişerek R komut dosyalarınızda ve Shiny uygulamalarınızda Spark 'ı kullanabilirsiniz. RStudio, R ' den Spark 'a bağlanmak için sparklyr paketini kullanır. sparklyr paketi, Spark veri çerçevelerine yönelik bir dplyr arabiriminin yanı sıra Spark 'ın dağıtılmış makine öğrenimi boru hatlarına yönelik bir R arabirimi içerir.

RStudio 'dan Spark 'a bağlanabilirsiniz:

• IBM Watson Studio ' daki RStudio kapsayıcısında yerel olarak çalışan bir Spark çekirdeğine bağlanarak

RStudio, her iki yöntem için de uygulamalarınızda bir Spark çekirdeğine nasıl bağlanacağınızı gösteren örnek kod parçacıklarını içerir.

IDE ' yi başlattıktan sonra RStudio 'da Spark 'ı kullanmak için:

1. Ana dizininizin altındaki ibm_sparkaas_demos dizinini bulun ve açın. Dizin aşağıdaki R komut dosyalarını içerir:

   • İçerilen R örnek komut dosyalarıyla ilgili ayrıntıları içeren bir benioku
   • spark_kernel_basic_local.R , yerel bir Spark çekirdeğine nasıl bağlanılacağına ilişkin örnek kodu içerir
   • spark_kernel_basic_remote.R , uzak bir Spark çekirdeğine nasıl bağlanılacağına ilişkin örnek kodu içerir
   • sparkaas_flights.Rve sparkaas_mtcars.R dosyaları, küçük bir örnek uygulamada Spark 'ın nasıl kullanılacağına ilişkin iki örnektir.

2. Spark 'ı kullanmaya başlamanıza yardımcı olması için R komut dosyalarınızdaki ya da uygulamalarınızdaki örnek kod parçacıklarını kullanın.

# load spark R packages
library(ibmwsrspark)
library(sparklyr)

# load kernels
kernels <- load_spark_kernels()

# display kernels
display_spark_kernels()

# get spark kernel Configuration

conf <- get_spark_config(kernels[1])
# Set spark configuration
conf$spark.driver.maxResultSize <- "1G"
# connect to Spark kernel

sc <- spark_connect(config = conf)

# disconnect
spark_disconnect(sc)