随着数据量的爆炸式增长，数据分析的难度也迅速提升。对于大规模数据分析，传统的单机计算机和数据处理软件已经无法胜任。为了解决这个问题，出现了分布式计算框架Hadoop。Hadoop提供了一种可扩展的、容错的、高效的存储和处理海量数据的解决方案。同时，R作为强大的数据分析语言，也成为了许多数据科学家的首选。但是，如何将Hadoop和R结合起来，以便更有效地处理大规模数据，成为了一个挑战。

　　Rhadoop正是为了解决这个问题出现的。Rhadoop是一个在Hadoop上运行的R扩展包，通过它，用户可以使用R语言来操作Hadoop中存储的数据。Rhadoop提供了4个主要的组件：rmr2、rhdfs、rhbase和plyrmr。这些组件可以让用户更加容易地在Hadoop上进行数据处理和分析。

　　首先介绍rmr2。rmr2（RHadoop MapReduce Refactor）是Rhadoop的核心组件。它在Hadoop上实现了MapReduce算法，使得R可以作为MapReduce的输入和输出语言。使用rmr2，用户只需要编写Map和Reduce函数就可以很方便地进行分布式计算任务。通过rmr2，可以将R代码映射到每个Mapper和Reducer，实现高效的分布式计算。

　　rhdfs是另一个重要组件。它提供了操作Hadoop分布式文件系统（HDFS）的功能。用户可以使用R语言来创建、删除、读取和写入HDFS中的文件。rhdfs可以方便地将HDFS中的数据读取到R环境中进行处理。同时，用户也可以将R语言中的数据写入到HDFS中以供后续使用。

　　rhbase是与Hadoop密切关联的一个组件。它提供了与HBase（一种面向列的NoSQL数据库）进行交互的功能。通过rhbase，用户可以使用R语言来访问和处理HBase中的数据。rhbase除了提供和HBase通信的接口外，还提供了许多方便的函数，如嵌套查询、过滤器等。

　　最后是plyrmr（plyrmr是plyr的缩写，plyr是一个基于数据分片技术的数据预处理包）。plyrmr提供了一个直接在Hadoop上使用plyr的简单方法。通过plyrmr，用户可以使用plyr的各种函数，如group_by（按照指定条件对数据进行分组）、mutate（添加新的列）和filter（按指定条件过滤数据）等。使用plyr的函数，用户可以直接在Hadoop上操作大规模数据。

　　总的来说，Rhadoop的出现对于大规模数据分析来说是一个里程碑式的事件。它将Hadoop和R语言进行了完美的结合，使得用户可以更加容易地在Hadoop上进行数据处理和分析。通过Rhadoop，用户可以将大规模数据处理的任务分解成可处理的细小任务，充分发挥分布式计算的优势，大大提高了数据处理的效率。同时，Rhadoop还提供了完整的Hadoop功能，如容错机制、工作流管理、数据安全等等，使得数据处理更加稳定、安全和可靠。

　　总而言之，对于需要处理大规模数据的用户来说，Rhadoop无疑是一个非常有用的工具。通过它，用户可以用R语言来处理海量数据，充分发挥分布式计算的优势，提高数据处理效率，让数据分析变得更加容易和高效。