近年来，随着大数据时代的到来，越来越多的数据量需要进行高效的处理和分析。作为一种经典的数据分析、统计软件，R语言在数据处理中起到了重要的作用。但是，当数据量过大时，R语言的处理速度会变得十分缓慢，难以满足现代大数据处理的需求。这时，我们就需要借助Hadoop来加速R语言中的大数据处理，而RHadoop就是一个很好的工具。

RHadoop是一个基于Hadoop的R语言扩展包，提供了在Hadoop分布式环境下，使用R语言进行大规模数据处理和分析的能力。它主要由RHdfs和Rmr扩展包组成。

RHdfs扩展包提供了与Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互的函数。通过RHdfs扩展包，我们可以轻松地将数据从HDFS中读入到R语言中，也可以将处理结果保存回HDFS中。

Rmr扩展包是RHadoop的核心扩展包。它提供了像MapReduce一样的分布式计算框架，可以利用Hadoop的分布式计算能力，实现高效的大规模数据处理和分析。同时，Rmr扩展包还提供了多种数据处理函数，如map、reduce、filter等，以支持各种不同的数据处理需求。

为了使用RHadoop，我们需要先安装Hadoop环境，并且安装RHadoop所需的包。安装包的方法很简单，只需在R中执行以下命令：

```{r}

library(devtools) #如果没有安装devtools，需要先执行install.packages("devtools")

install_github("RevolutionAnalytics/rhadoop")

```

安装完成后，我们就可以使用RHadoop进行大规模数据处理和分析了。接下来，我们将介绍如何使用RHadoop实现一个简单的大数据分析任务。

假设我们有一个文本文件，其中每一行都是由空格分隔的若干个数值。现在我们想要统计这个文本文件中所有数值的平均值、最大值和最小值。我们可以使用RHadoop实现这一任务，以下是具体的代码实现。

首先，我们需要将文本文件中的数据读入R语言中。通过RHdfs扩展包提供的函数，我们可以轻松地从HDFS中读取数据，如下所示：

```{r}

library(rhdfs)

hdfs.init()

data <- rhdfs.file("/path/to/data.txt")

```

其中，hdfs.init()函数用于初始化Hadoop环境和RHadoop扩展包。

然后，在Rmr扩展包中，我们需要定义map()和reduce()函数，分别用于数据处理和结果汇总。这里给出的map()函数将每一行的数值拆分出来，并将它们逐个发送给reduce()函数处理。

```{r}

mapper <- function(k, v) {

values <- strsplit(v, " ")[[1]]

keyval <- data.frame(key = "value", val = as.numeric(values))

as.list(keyval)

}

```

reduce()函数负责对map()函数传递过来的数据进行处理，计算数据的平均值、最大值和最小值，并将结果写回到HDFS中。

```{r}

reducer <- function(k, v) {

result <- data.frame(avg = mean(v$val), max = max(v$val), min = min(v$val))

out.key <- "result"

out.val <- as.list(result)

list(out.key, out.val)

}

```

最后，我们可以使用Rmr扩展包提供的mapreduce()函数，将map和reduce函数应用到数据上，生成最终的结果。

```{r}

library(rmr2)

results <- from.dfs(mapreduce(

input = "/path/to/data.txt",

output = "/path/to/results",

map = mapper,

reduce = reducer,

combine = T))

```

其中，combine=T参数将启用一个额外的combine()函数对map()函数传递过来的数据进行处理，可以减小数据量，提高处理速度。

至此，我们已经成功地使用RHadoop实现了一个简单的数据分析任务。通过RHadoop，我们可以方便地将R语言中强大的数据分析和统计能力与Hadoop的分布式计算能力结合起来，处理海量而多样的数据。