¡La respuesta en 2017 es un gran SÍ!
La forma de hacerlo es usando sparklyr, una interfaz para Spark usando RStudio.
La biblioteca MLB de sparklyr le proporciona todas las herramientas y controles que necesita para ejecutar paradigmas de aprendizaje automático en cualquier tamaño de datos en tiempo real o retrospectivos.
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Biblioteca de aprendizaje automático de Spark (MLlib)
En sus propias palabras,
sparklyr proporciona enlaces a la biblioteca distribuida de aprendizaje automático de Spark. En particular, sparklyr le permite acceder a las rutinas de aprendizaje automático proporcionadas por el paquete spark.ml. Junto con la interfaz dplyr de sparklyr, puede crear y ajustar fácilmente flujos de trabajo de aprendizaje automático en Spark, orquestado completamente dentro de R.
sparklyr proporciona tres familias de funciones que puede usar con el aprendizaje automático de Spark:
- Algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos (
ml_*) - Transformadores de características para manipular características individuales (
ft_*) - Funciones para manipular Spark DataFrames (
sdf_*)
