序一
序二
前言
第一部分　R基礎
第1章　R語言基礎包 2
1.1　R是最值得學習的編程語言 2
1.1.1　我的編程背景 3
1.1.2　為什麼我會選擇R 3
1.1.3　R的應用前景 7
1.1.4　時代賦予R的任務 8
1.2　R的曆史版本安裝 8
1.2.1　R在Windows中安裝 9
1.2.2　R在Linux Ubuntu中安裝 10
1.2.3　R的最新版本安裝 10
1.2.4　R的指定版本安裝 10
1.3　fortunes 記錄R語言的大智慧 11
1.3.1　fortunes介紹 12
1.3.2　fortunes安裝 12
1.3.3　fortunes包的使用 12
1.4　formatR 代碼自動化排版 13
1.4.1　formatR介紹 13
1.4.2　formatR安裝 14
1.4.3　formatR的使用 14
1.4.4　formatR的源代碼解析 20
1.4.5　源代碼中的Bug 21
1.5　多人在綫協作R開發RStudio Server 22
1.5.1　RStudio和RStudio Server 22
1.5.2　RStudio Server安裝 22
1.5.3　RStudio Server使用 23
1.5.4　RStudio Server多人協作 26
1.6　R和JSON的傻瓜式編程 29
1.6.1　rjson包介紹 29
1.6.2　RJSONIO包介紹 33
1.6.3　自定義JSON的實現 36
1.6.4　JSON性能比較 38
1.7　R語言的高質量圖形渲染庫Cairo 40
1.7.1　Cairo介紹 40
1.7.2　Cairo包安裝 40
1.7.3　Cairo使用 41
1.8　caTools：一個奇特的工具集 46
1.8.1　caTools介紹 47
1.8.2　caTools安裝 48
1.8.3　caTools使用 48
第2章　時間序列基礎包 58
2.1　R語言時間序列基礎庫zoo 58
2.1.1　zoo包介紹 59
2.1.2　zoo安裝 60
2.1.3　zoo包的使用 60
2.2　可擴展的時間序列xts 75
2.2.1　xts介紹 75
2.2.2　xts包的安裝 78
2.2.3　xts包的使用 78
2.3　時間序列可視化plot.xts 93
2.3.1　xtsExtra介紹 93
2.3.2　xtsExtra安裝 93
2.3.3　xtsExtra包的使用 94
第3章　R性能監控包 104
3.1　R語言本地緩存工具memoise 104
3.1.1　memoise介紹 105
3.1.2　memoise安裝 105
3.1.3　memoise使用 105
3.1.4　memoise()函數源代碼分析 106
3.2　R語言性能監控工具Rprof 108
3.2.1　Rprof()函數介紹 109
3.2.2　Rprof()函數的定義 109
3.2.3　Rprof()函數使用: 股票數據分析案例 109
3.2.4　Rprof()函數使用: 數據下載案例 112
3.2.5　用profr包可視化性能指標 113
3.2.6　Rprof的命令行使用 115
3.3　R語言性能可視化工具lineprof 116
3.3.1　lineprof介紹 117
3.3.2　lineprof安裝 117
3.3.3　lineprof使用 118
第二部分　R服務器
第4章　R語言的跨平颱通信 122
4.1　Rserve與Java的跨平颱通信 122
4.1.1　Rserve安裝 123
4.1.2　用Java遠程連接Rserve 124
4.2　Rsession讓Java調用R更簡單 126
4.2.1　Rsession下載 126
4.2.2　用Eclipse構建Rsession項目 127
4.2.3　Rsession的API介紹 128
4.2.4　Rsession使用 129
4.3　解惑rJava R與Java的高速通道 132
4.3.1　rJava介紹 133
4.3.2　rJava安裝 133
4.3.3　rJava實現R調用Java 134
4.3.4　rJava(JRI)實現Java調用R (Windows 7) 135
4.3.5　rJava(JRI)實現Java調用R (Ubuntu) 137
4.4　Node.js與R跨平颱通信 137
4.4.1　Node.js簡單介紹 138
4.4.2　R語言配置環境 138
4.4.3　Node.js配置環境 139
4.4.4　Node.js與R跨平颱通信 139
第5章　R的服務器實現 143
5.1　R語言服務器程序 Rserve詳解 143
5.1.1　Rserve的啓動 144
5.1.2　Rserve高級使用：Rserve配置管理 146
5.1.3　Rserve高級使用：用戶登錄認證 148
5.2　Rserve的R語言客戶端RSclient 149
5.2.1　配置Rserve服務器 150
5.2.2　RSclient安裝 150
5.2.3　RSclient的API 151
5.2.4　RSclient的使用 152
5.2.5　兩個客戶端同時訪問 152
5.3　FastRWeb：跑在Web上的R程序 153
5.3.1　FastRWeb介紹 154
5.3.2　FastRWeb安裝 155
5.3.3　FastRWeb使用 156
5.4　R語言構建Websocket服務器 159
5.4.1　websockets介紹 159
5.4.2　websockets安裝 160
5.4.3　快速啓動websockets服務器demo 162
5.4.4　R語言創建Websocket服務器實例 163
5.4.5　R語言創建Websocket客戶端連接 163
5.4.6　用瀏覽器HTML5原生API客戶端連接 164
第三部分　數據庫和大數據
第6章　數據庫和NoSQL 168
6.1　RMySQL數據庫編程指南 168
6.1.1　RMySQL在Linux下安裝 169
6.1.2　RMySQL在Windows 7下安裝 173
6.1.3　RMySQL函數使用 176
6.1.4　RMySQL案例實踐 181
6.2　R利劍NoSQL 之 MongoDB 183
6.2.1　MongoDB環境準備 183
6.2.2　rmongodb函數庫 185
6.2.3　rmongodb基本使用操作 187
6.2.4　rmongodb性能測試的案例 189
6.3　R利劍NoSQL 之 Redis 192
6.3.1　Redis環境準備 192
6.3.2　rredis函數庫 193
6.3.3　rredis基本使用操作 194
6.3.4　rredis測試案例 198
6.4　R利劍NoSQL之Cassandra 200
6.4.1　Cassandra環境準備 200
6.4.2　RCassandra函數庫 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的沒落 205
6.5　R利劍NoSQL 之 Hive 206
6.5.1　Hive環境準備 207
6.5.2　RHive安裝 208
6.5.3　RHive函數庫 209
6.5.4　RHive基本使用操作 209
6.6　用RHive從曆史數據中提取逆迴購信息 212
6.6.1　逆迴購簡介 212
6.6.2　曆史數據存儲結構 213
6.6.3　通過用RHive提取數據 213
6.6.4　策略模型及實現 216
第7章　RHadoop 222
7.1　R語言為Hadoop注入統計血脈 222
7.1.1　Hadoop介紹 223
7.1.2　為什麼要讓Hadoop結閤R語言 224
7.1.3　如何讓Hadoop結閤R語言 225
7.1.4　展望未來 226
7.2　RHadoop安裝與使用 226
7.2.1　環境準備 227
7.2.2　RHadoop安裝 227
7.2.3　RHadoop程序開發 229
7.3　RHadoop實驗：統計郵箱齣現次數 233
7.3.1　需求描述 233
7.3.2　算法實現 234
7.4　RHadoop實現基於MapReduce的協同過濾算法 236
7.4.1　基於物品推薦的協同過濾算法介紹 236
7.4.2　R語言本地程序實現 237
7.4.3　R基於Hadoop分步式程序實現 242
7.5　rhbase安裝與使用 249
7.5.1　HBase環境準備 250
7.5.2　rhbase安裝 250
7.5.3　rhbase函數庫 251
7.6　解決RHadoop安裝錯誤：PipeMapRed.waitOutputThreads() 253
7.6.1　rmr2運行錯誤日誌 254
7.6.2　定位錯誤到Hadoop日誌 255
7.6.3　從Hadoop入手找解決辦法 — 失敗 256
7.6.4　從RHadoop入手找解決辦法 — 成功 257
第四部分 　附　　錄
附錄A　Java環境安裝 262
附錄B　MySQL數據庫安裝 266
附錄C　Redis數據庫安裝 270
附錄D　MongoDB數據庫安裝 273
附錄E　Cassandra數據庫安裝 277
附錄F　Hadoop安裝 280
附錄G　Hive環境安裝 287
附錄H　HBase安裝 290
· · · · · · (收起)