在当今这个信息时代，大数据已经成为了我们不可忽视的一部分，数据量的增加不仅意味着我们需要更多的存储空间，更重要的是如何有效地处理这些大数据。

为了解决这个问题，Apache Hadoop的出现让大数据的存储和处理变得更加容易和高效。而在Hadoop生态系统内，R和Hadoop的结合，则为数据科学家和数据分析人员带来了强大的工具——RHadoop。

RHadoop是一个可以将R和Hadoop结合起来使用的包，提供了四个基本的R包：rhdfs，rmr，plyrmr和rhbase，这些包可以帮助用户在R中执行Hadoop操作，并且可以将R代码映射到Hadoop MapReduce程序中。通过将R和Hadoop相结合，RHadoop可以让用户更快地处理大量数据，从而帮助他们做出更好的数据决策。

首先，RHadoop的核心组件——rmr（RHadoop MapReduce）包，让用户可以使用R语言编写MapReduce程序，而且可以利用RHadoop提供的分布式计算能力，对大规模数据进行处理。MapReduce是Google公司提出的一个编程模型，主要用来解决单机计算机的瓶颈问题。在Hadoop中，MapReduce被用来对大数据进行分发和处理。RMr可以帮助用户在Hadoop集群上运行自己的MapReduce作业，从而快速处理数据并将结果返回到R中进行分析。

其次，RHadoop还提供了rhdfs和plyrmr两个包，用于在R中读取和操作HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据。通过rhdfs包，用户可以从HDFS中读取数据，并将这些数据变成R中的可操作对象。另一个包，plyrmr，可以帮助用户使用R函数对每个数据块进行操作，并将结果组合成最终的输出。通过这些包，用户可以将Hadoop中的大数据变成易于处理的R数据类型，从而更轻松地进行数据分析。

最后，RHadoop还提供了rhbase包，这个包可以将HBase（Hadoop NoSQL数据库）和R结合起来使用。通过这个包，用户可以将HBase中的数据读取并将其转换为R矩阵或数据框进行统计分析。

总结一下，RHadoop是一个强大的工具，它将R和Hadoop相结合，可以帮助数据科学家和数据分析人员更快地处理大量数据，并从中得出有用的结论。使用RHadoop，用户可以在R中编写MapReduce程序，并在Hadoop集群上运行这些程序，以便更快地处理大规模数据。此外，RHadoop还提供了各种包，用于在R中读取，操作和分析HDFS和HBase中的数据。

随着大数据的越来越普及，RHadoop的使用将更加广泛，可以帮助企业更好地分析数据并做出更明智的业务决策。毫无疑问，RHadoop是一个值得学习和掌握的工具。