具体描述
【编辑推荐】
资深R语言用户多年实战经验的结晶，介绍了各种性能奇特的R语言包，提升R语言性能的方法，以及R语言在实际使用时与Java、MySQL、MongoDB、Hive、HBase、Hadoop等技术的综合运用的解决方案。
【名家推荐】
“近几年出版的关于R语言的书籍主要从统计学知识或编程语法等角度来写，张丹的《R的极客理想》以作者多年开发经验为素材，从工程角度描述了R语言的诸多让人兴奋的特性，以及R语言同其他主流开发环境的协同。我相信《R的极客理想》可以让数据开发者少走弯路，同时也是对统计工作者视界的有益的补充！”
——刘思喆 京东推荐算法经理
“学习R语言，不仅是学一门编程语言，同时你也在学习一门新的学科——数据科学。不管你是程序员还是数据分析师，张丹的这本书都会是带你走进数据科学后花园的藏宝图，它会告诉你如何将R语言直接应用在企业环境中，也会告诉你如何将大数据技术与R语言结合，更快更轻巧地创造价值。”
——陈堰平 SupStat创始人
“这是我看过的R语言书籍中最别树一帜的。关于R基础编程和数据分析的书已经有很多，而张丹独辟蹊径，从一些较专业的扩展包入手，介绍了作为服务器的R，以及R语言和大数据技术的融合，非常符合当前发展潮流及本书标题所揭示的内容。”
——黄志洪 ITPUB和炼数成金创始人
“极客不是一种身份，而是一种态度。在我眼里，这个词是中性的，极客不代表一个人有多牛，而是他的钻研态度、好奇心以及对新技术的识别和接受能力。张丹这本书给大家提供了一条通向R极客之路，但这绝对不是终点。希望读者通过这本书能感受到作者探索的乐趣，保持开放心态，积极学习，然后找到适合自己的极客理想。”
——谢益辉 RStudio程序员
【内容简介】
大数据时代，R语言已成为数据分 析的利器，是挖掘数据价值必不可少的工具，截止到2014年5月，R语言的软件包有5500多个。如何使用这众多的软件包，是R语言学习者和使用者遇到的最大问题。本书将告诉读者R语言在真实环境下到底能够做什么，并且详细地告诉你怎样一步一步地实施。书中结合作者的使用心得及案例分析，介绍了30多个R语言包，一定会解决R语言使用者的诸多困扰。
本书是R语言入门后的进阶读物，为用户灵活使用R语言提供思路上的扩展，给出进阶的学习路线。书中内容来自作者在R语言的实际使用过程中的经验总结，其中涉及计算机、互联网、数据库、大数据、统计、金融等领域，详细总结了R语言在实际使用时与Java、MySQL、Redis、MongoDB、Cassandra、Hadoop、Hive、HBase等技术的综合运用的解决方案，具有实战性、可操作性。从本书中，读者既可以看到R语言在各行业、各领域所散发的魅力，也能看到R语言在与其他计算机语言结合后所迸发的强大活力，解决在使用R语言过程中遇到的瓶颈；书中具有全局观的案例实施，也会给读者带来新的启发。
本书姊妹篇《R的极客理想——高级开发篇》将深入介绍R语言底层原理，并使用R语言开发出企业级的应用。
作者简介
张丹 R语言资深用户，系统架构师，精通Java、JavaScript、Node.js等多种工具，曾开发多种不同类型的系统及应用，目前在量化投资领域创业中。张丹在其个人博客原创了大量关于R语言和Hadoop大数据技术的文章，2013年，他的RHadoop系列文章在统计之都发表。他还是Dataguru的培训讲师，教授课程《Hadoop应用开发实战案例》、《Mahout机器学习平台》。
博客：http://blog.fens.me
微博：http://weibo.com/dotabook，@Conan_Z
目录信息
序二
前言
第一部分 R基础
第1章 R语言基础包 2
1.1 R是最值得学习的编程语言 2
1.1.1 我的编程背景 3
1.1.2 为什么我会选择R 3
1.1.3 R的应用前景 7
1.1.4 时代赋予R的任务 8
1.2 R的历史版本安装 8
1.2.1 R在Windows中安装 9
1.2.2 R在Linux Ubuntu中安装 10
1.2.3 R的最新版本安装 10
1.2.4 R的指定版本安装 10
1.3 fortunes 记录R语言的大智慧 11
1.3.1 fortunes介绍 12
1.3.2 fortunes安装 12
1.3.3 fortunes包的使用 12
1.4 formatR 代码自动化排版 13
1.4.1 formatR介绍 13
1.4.2 formatR安装 14
1.4.3 formatR的使用 14
1.4.4 formatR的源代码解析 20
1.4.5 源代码中的Bug 21
1.5 多人在线协作R开发RStudio Server 22
1.5.1 RStudio和RStudio Server 22
1.5.2 RStudio Server安装 22
1.5.3 RStudio Server使用 23
1.5.4 RStudio Server多人协作 26
1.6 R和JSON的傻瓜式编程 29
1.6.1 rjson包介绍 29
1.6.2 RJSONIO包介绍 33
1.6.3 自定义JSON的实现 36
1.6.4 JSON性能比较 38
1.7 R语言的高质量图形渲染库Cairo 40
1.7.1 Cairo介绍 40
1.7.2 Cairo包安装 40
1.7.3 Cairo使用 41
1.8 caTools：一个奇特的工具集 46
1.8.1 caTools介绍 47
1.8.2 caTools安装 48
1.8.3 caTools使用 48
第2章 时间序列基础包 58
2.1 R语言时间序列基础库zoo 58
2.1.1 zoo包介绍 59
2.1.2 zoo安装 60
2.1.3 zoo包的使用 60
2.2 可扩展的时间序列xts 75
2.2.1 xts介绍 75
2.2.2 xts包的安装 78
2.2.3 xts包的使用 78
2.3 时间序列可视化plot.xts 93
2.3.1 xtsExtra介绍 93
2.3.2 xtsExtra安装 93
2.3.3 xtsExtra包的使用 94
第3章 R性能监控包 104
3.1 R语言本地缓存工具memoise 104
3.1.1 memoise介绍 105
3.1.2 memoise安装 105
3.1.3 memoise使用 105
3.1.4 memoise()函数源代码分析 106
3.2 R语言性能监控工具Rprof 108
3.2.1 Rprof()函数介绍 109
3.2.2 Rprof()函数的定义 109
3.2.3 Rprof()函数使用: 股票数据分析案例 109
3.2.4 Rprof()函数使用: 数据下载案例 112
3.2.5 用profr包可视化性能指标 113
3.2.6 Rprof的命令行使用 115
3.3 R语言性能可视化工具lineprof 116
3.3.1 lineprof介绍 117
3.3.2 lineprof安装 117
3.3.3 lineprof使用 118
第二部分 R服务器
第4章 R语言的跨平台通信 122
4.1 Rserve与Java的跨平台通信 122
4.1.1 Rserve安装 123
4.1.2 用Java远程连接Rserve 124
4.2 Rsession让Java调用R更简单 126
4.2.1 Rsession下载 126
4.2.2 用Eclipse构建Rsession项目 127
4.2.3 Rsession的API介绍 128
4.2.4 Rsession使用 129
4.3 解惑rJava R与Java的高速通道 132
4.3.1 rJava介绍 133
4.3.2 rJava安装 133
4.3.3 rJava实现R调用Java 134
4.3.4 rJava(JRI)实现Java调用R (Windows 7) 135
4.3.5 rJava(JRI)实现Java调用R (Ubuntu) 137
4.4 Node.js与R跨平台通信 137
4.4.1 Node.js简单介绍 138
4.4.2 R语言配置环境 138
4.4.3 Node.js配置环境 139
4.4.4 Node.js与R跨平台通信 139
第5章 R的服务器实现 143
5.1 R语言服务器程序 Rserve详解 143
5.1.1 Rserve的启动 144
5.1.2 Rserve高级使用：Rserve配置管理 146
5.1.3 Rserve高级使用：用户登录认证 148
5.2 Rserve的R语言客户端RSclient 149
5.2.1 配置Rserve服务器 150
5.2.2 RSclient安装 150
5.2.3 RSclient的API 151
5.2.4 RSclient的使用 152
5.2.5 两个客户端同时访问 152
5.3 FastRWeb：跑在Web上的R程序 153
5.3.1 FastRWeb介绍 154
5.3.2 FastRWeb安装 155
5.3.3 FastRWeb使用 156
5.4 R语言构建Websocket服务器 159
5.4.1 websockets介绍 159
5.4.2 websockets安装 160
5.4.3 快速启动websockets服务器demo 162
5.4.4 R语言创建Websocket服务器实例 163
5.4.5 R语言创建Websocket客户端连接 163
5.4.6 用浏览器HTML5原生API客户端连接 164
第三部分 数据库和大数据
第6章 数据库和NoSQL 168
6.1 RMySQL数据库编程指南 168
6.1.1 RMySQL在Linux下安装 169
6.1.2 RMySQL在Windows 7下安装 173
6.1.3 RMySQL函数使用 176
6.1.4 RMySQL案例实践 181
6.2 R利剑NoSQL 之 MongoDB 183
6.2.1 MongoDB环境准备 183
6.2.2 rmongodb函数库 185
6.2.3 rmongodb基本使用操作 187
6.2.4 rmongodb性能测试的案例 189
6.3 R利剑NoSQL 之 Redis 192
6.3.1 Redis环境准备 192
6.3.2 rredis函数库 193
6.3.3 rredis基本使用操作 194
6.3.4 rredis测试案例 198
6.4 R利剑NoSQL之Cassandra 200
6.4.1 Cassandra环境准备 200
6.4.2 RCassandra函数库 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的没落 205
6.5 R利剑NoSQL 之 Hive 206
6.5.1 Hive环境准备 207
6.5.2 RHive安装 208
6.5.3 RHive函数库 209
6.5.4 RHive基本使用操作 209
6.6 用RHive从历史数据中提取逆回购信息 212
6.6.1 逆回购简介 212
6.6.2 历史数据存储结构 213
6.6.3 通过用RHive提取数据 213
6.6.4 策略模型及实现 216
第7章 RHadoop 222
7.1 R语言为Hadoop注入统计血脉 222
7.1.1 Hadoop介绍 223
7.1.2 为什么要让Hadoop结合R语言 224
7.1.3 如何让Hadoop结合R语言 225
7.1.4 展望未来 226
7.2 RHadoop安装与使用 226
7.2.1 环境准备 227
7.2.2 RHadoop安装 227
7.2.3 RHadoop程序开发 229
7.3 RHadoop实验：统计邮箱出现次数 233
7.3.1 需求描述 233
7.3.2 算法实现 234
7.4 RHadoop实现基于MapReduce的协同过滤算法 236
7.4.1 基于物品推荐的协同过滤算法介绍 236
7.4.2 R语言本地程序实现 237
7.4.3 R基于Hadoop分步式程序实现 242
7.5 rhbase安装与使用 249
7.5.1 HBase环境准备 250
7.5.2 rhbase安装 250
7.5.3 rhbase函数库 251
7.6 解决RHadoop安装错误：PipeMapRed.waitOutputThreads() 253
7.6.1 rmr2运行错误日志 254
7.6.2 定位错误到Hadoop日志 255
7.6.3 从Hadoop入手找解决办法 — 失败 256
7.6.4 从RHadoop入手找解决办法 — 成功 257
第四部分 附 录
附录A Java环境安装 262
附录B MySQL数据库安装 266
附录C Redis数据库安装 270
附录D MongoDB数据库安装 273
附录E Cassandra数据库安装 277
附录F Hadoop安装 280
附录G Hive环境安装 287
附录H HBase安装 290
· · · · · · (收起)
读后感
很多章节展开都是一部书，而书中只写了几页。幸好是这种跨界的书，一般学习的用户照书比划两下是可以，但如果深究起来，哪种开源的项目不是包含了巨多的坑呢？ 索性急躁的职场允许你看完这本书，然后去称自己对某项技能熟练和精通。真正铺开业务上线使用，看完这本书等于逛街...
评分很多章节展开都是一部书，而书中只写了几页。幸好是这种跨界的书，一般学习的用户照书比划两下是可以，但如果深究起来，哪种开源的项目不是包含了巨多的坑呢？ 索性急躁的职场允许你看完这本书，然后去称自己对某项技能熟练和精通。真正铺开业务上线使用，看完这本书等于逛街...
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用户评价
这本新书的封面设计就足够吸引眼球了，那种深邃的蓝色调搭配着简洁有力的标题字体，让人一看就知道这不是一本普通的入门读物，而是直指核心、直击痛点的技术宝典。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，说是对于理解R语言底层逻辑和进行复杂数据建模有奇效。我个人对数据科学领域一直保持着高度的关注，尤其是在处理那些教科书上往往一笔带过，但在实际工作中却让人焦头烂额的边缘案例时，总感觉缺少一本能把我从“会用”提升到“精通”的指路明灯。这本书的排版看起来也极为考究，代码示例的格式清晰规范，这一点对于我们这些需要频繁复制粘贴和调试代码的实践者来说，简直是救命稻草。我目前正在负责一个大型金融时间序列分析项目，其中涉及到的平稳性检验和高频数据处理，让我深陷泥潭。我期待这本书能提供一些独到的、经过实战检验的优化技巧，让我能跳出那种‘搜索’→‘复制代码’→‘勉强跑通’的低效循环，真正理解背后的数学原理和R语言的实现机制。光是翻阅目录，我就看到了很多我一直想深入钻研的主题，比如面向对象编程在统计模型中的应用，以及如何利用R的并行计算能力来处理TB级数据，这些都是当前行业内急需解决的痛点。我非常期待能尽快把它带回家，好好研读一番，相信它能成为我未来几个月工作中的重要参考书。
评分作为一名资深用户，我早已厌倦了那些只教你怎么“调用”库的指南。真正有价值的书，应该教你如何“构建”库，或者至少是如何深度定制现有库的行为。我对这本书中可能涉及到的元编程（Metaprogramming）技术非常好奇，这通常是区分普通用户和高级开发者的分水岭。在构建复杂的统计模型或数据处理框架时，能够通过宏或者其他机制在运行时动态地生成和修改代码，是解决特定领域难题的杀手锏。我希望看到一些突破常规的技巧，例如如何重载或扩展R语言自身的运算符，或者如何编写能够在编译期进行优化的代码片段。这种探索语言深层机制的勇气和深度，正是我寻找的阅读材料。我更关注的是那些能够在学术前沿研究和工业级应用之间架起桥梁的知识，因为只有理解了最底层的实现逻辑，我们才能真正驾驭这门语言，而不是被它牵着鼻子走。这本书如果能做到这一点，它就不仅仅是一本技术参考书，而是一份技术信仰的宣言。
评分坦白说，市面上关于数据分析的书籍多如牛毛，但真正能让人读完后感觉“豁然开朗”的凤毛麟角。很多作者似乎只是把官方文档的API说明书进行了重新组织，缺乏那种多年一线经验沉淀下来的洞察力。我更看重的是作者在特定领域遇到的“坑”以及他是如何用R语言的独特优势去巧妙规避它们的。这本书的标题本身就带有一种挑战权威的意味，暗示着它提供的解决方案可能是非主流但极其高效的。我特别留意了其中关于性能优化的章节描述，在处理大规模模拟实验时，哪怕是毫秒级的优化，累积起来也是巨大的时间成本。我希望书中能提供一些关于R的内部内存管理机制的深入探讨，比如如何避免不必要的数据复制，或者如何有效地使用向量化操作，而不是简单地推荐使用`apply`族函数了事。如果能分享一些关于如何利用Rcpp进行混合编程的真实案例，那就更完美了。我需要的是那种能让我从“会写R代码”进化到“像编写C++一样高效地使用R”的思维转变。
评分最近我在团队内部进行了一次关于函数式编程在数据清洗流程中应用的分享，但反响平平，主要是我自己也只能讲个大概框架，很多细节和边界条件处理得并不够优雅。我非常期待这本书能在函数式范式（Functional Programming）在R中的具体落地应用上提供更坚实的理论支撑和更丰富的代码范例。比如，在进行复杂的数据转换管道（Pipelining）时，如何保持代码的可读性和可调试性，同时最大化性能。我总觉得R语言的强大之处在于它的灵活性，但这种灵活性也常常导致代码风格不统一、难以维护。如果这本书能提供一套清晰的、基于“极客”视角的代码规范和设计模式，那将是巨大的收获。它不仅仅是一本工具书，更像是一本思想指导手册，引导读者建立起一种更严谨、更具数学美感的编程哲学。我希望读完后，我能自信地在Code Review中提出更有建设性的意见，推动我们团队的代码质量更上一层楼。
评分拿到这本书的时候，首先感受到的是它沉甸甸的分量，这不仅仅是物理上的重量，更是内容厚度的象征。我通常对那些只停留在介绍基本语法和常用包的“速成手册”持保留态度，因为真正的挑战在于如何应对那些非标准、高定制化的需求。这本书显然走的是另一条路，从介绍中就能感受到它对“极客”精神的推崇——不满足于表面的结果，而要深究其所以然。我最感兴趣的是其中关于S3和S4系统对象机制的深度剖析。很多时候，我们调用一个函数，看到它返回了一个看似奇怪的对象，却不知道该如何对其进行二次封装或重写其方法。如果这本书能把这部分讲透彻，那对提升我的代码工程化能力绝对是质的飞跃。我最近在开发一个用户自定义的报告生成系统，里面需要高度模块化和可扩展性，如果能把R的内部机制吃透，我就可以摆脱对某些特定包的过度依赖，构建出真正属于自己的、高效的工具链。这种从原理到实践的贯通，才是衡量一本技术书籍价值的关键所在，希望这本书能够给我带来这样的启示和实战工具。
评分和传统r教统计的不一样，此书偏工程，我是看了作者的博客再买的，很有意思
评分没有细读，但是可以看得出来书很棒。
评分没有细读，但是可以看得出来书很棒。
评分有几章不相干的乱入,anyway,很多做统计的还真是需要一点程序员思维
评分想买这本书的小伙伴先看一下目录，感觉一下，有哪些是自己学习或者工作需要用的，如果有看看，如果没有就不用看了，这本书本身就是包的使用，不需要花费大量时间去看，除非有你用的包，有些东西可能对于 我这种遗传学的熊孩子来说，可能一辈子也用不到，你说你去看那有啥用，但是有些能用到的，看下还是能很快上手的
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