实现R与Hadoop联合作业的三种方法

1. 使用Hadoop Streaming：Hadoop Streaming是Hadoop框架中用于支持非Java语言的工具。可以使用R编写MapReduce作业，并将其与Hadoop Streaming一起运行。在这种方法中，R代码可以作为Map和Reduce函数来执行，并与Hadoop集群上的其他作业一起运行。

2. 使用RHadoop包：RHadoop是一个用于在Hadoop上执行R作业的开源软件包。它提供了与Hadoop集群进行交互的接口，并提供了一组函数来执行MapReduce操作。使用RHadoop，可以在R中编写完整的MapReduce作业，并在Hadoop上运行。

3. 使用SparkR：SparkR是Apache Spark项目的一部分，它提供了在R中使用分布式计算框架的能力。SparkR允许在R中使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame，并提供了一组函数来执行数据处理和分析任务。可以使用SparkR来执行与Hadoop相关的作业，包括读取和写入Hadoop文件系统上的数据，以及执行MapReduce操作。

总的来说，上述三种方法都可以使R与Hadoop进行联合作业，具体选择哪种方法取决于您的具体需求和环境。