美团R说话数据运营拭魅战

RStudio 通过 rmarkdown + knitr 的方法提供了一套基于文学编程的数据说明陈诉产出方案，开拓者可以将 R 代码嵌入 Markdown 文档中执行并获得渲染功效(渲染功效可所以 HTML、PDF、Word 文档名目)，现实数据说明进程中，开拓者最终能形成一套数据说明模版，每次适配差异的数据，就能产出一份新的数据说明陈诉。

rmarkdown 自己具备简朴的页面机关手段并可以行使 flexdashboard 举办扩展，因此这套方案不只能实现一再性说明进程，还能实现说明功效的高度定制化展示，可以行使 HTML、CSS、JavaScript 前端三大件对数据说明陈诉举办展示和交互的细节调解。最终实现人力的节减和数据说明功效的快速、高效产出。

四、R 处事化改革

4.1 R 处事化框架

R 自己既是一门说话、也是一个跨平台的操尽兴况，具备强盛的数据处理赏罚、数据说明、和数据可视化手段。除了在小我私人电脑的 Windows/MacOS 情形中上充当小我私人统计说明器材外，也可以运行在 Linux 处事变形中，因此可以将 R 作为说明揭示引擎，外围通过 Java 等体系开拓说话完成缓存、安详搜查、权限节制等成果，开拓企业报表体系或数据说明(发掘)框架，而不只仅只是将 R 作为一个桌面软件。

企业报表体系或数据说明(发掘)框架计划方案如下图所示：

4.2 foreach + doParallel 多核并行方案

作为一门统计学家开拓的表明性说话，R 运行的是 CPU 单核上的单线程措施、而且必要将所稀有据加载到内存举办处理赏罚，因此和 Java、Python 等体系说话对比，计较机能是 R 的软肋。对付大数据荟萃的计较场景，必要只管将数据计较部门通过 Hive、Kylin 平漫衍式计较引擎完成，只管让 R 只处理赏罚功效数据集;其它也可以通过 doParallel + foreach 方案，通过多核并行晋升计较服从，代码示譬喻下：

library(doParallel) 
library(foreach) 
registerDoParallel(cores = detectCores()) 
 
vis_process1  <- function() { 
    # 可视化进程1 ... 
} 
vis_process2  <- function() { 
    # 可视化进程2 ... 
} 
data_process1 <- function() { 
    # 数据处理赏罚进程1 ... 
} 
data_process2 <- function() { 
    # 数据处理赏罚进程2 ... 
} 
 
processes <- c('vis_process1', 'vis_process2', 'data_process1', 'data_process2') 
process_res <- foreach(i = 1:length(process), .packages = c('magrittr')) %dopar% { 
    do.call(processes[i], list()) 
} 
 
vis_process1_res  <- process_res[[1]] 
vis_process2_res  <- process_res[[2]] 
data_process1_res <- process_res[[3]] 
data_process2_res <- process_res[[4]] 

4.3 图形化数据陈诉渲染机能

在数据说明进程中，R 最重要的是充当图形引擎的脚色，因此有须要相识其图形渲染机能。针对主流的基于 rmarkdown + flexdashboard 的数据说明陈诉渲染方案，其机能测试功效如下：

体系情形：

• 4 核 CPU，8 G 内存，2.20GHz 主频。
• Linux version 3.10.0-123.el7.x86_64。

测试要领：

测试在差异并发度下、差异伟大度的渲染模式下，一再渲染 100 次的耗时。

（编辑：湖南网）

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