Saling Melengkapi

R memungkinkan Anda menulis kode analisis data dengan cepat. Dengan sedikit ketelitian, Anda juga dapat membuat kode mudah dibaca, sehingga mudah pula untuk dipelihara. Dalam banyak kasus, R juga cukup cepat dalam menjalankan kode Anda.

Sayangnya, R mengharuskan semua data yang dianalisis berada di memori (RAM) pada satu mesin. Ini membatasi seberapa banyak data yang dapat Anda analisis menggunakan R. Ada beberapa solusi untuk masalah ini, termasuk menggunakan Spark.

Spark adalah platform komputasi klaster open source. Artinya, Anda dapat menyebarkan data dan komputasi ke beberapa mesin, sehingga secara efektif memungkinkan Anda menganalisis jumlah data yang nyaris tak terbatas. Kedua teknologi ini sangat saling melengkapi. Dengan menggunakan R dan Spark bersama-sama, Anda dapat menulis kode dengan cepat dan menjalankan kode dengan cepat!

sparklyr adalah paket R yang memungkinkan Anda menulis kode R untuk bekerja dengan data di klaster Spark. Paket ini memiliki antarmuka dplyr, yang berarti Anda dapat menulis (kurang lebih) kode R bergaya dplyr yang sama, baik saat bekerja dengan data di mesin Anda maupun di klaster Spark.

Teriak jika Anda ingin melaju lebih cepat!