Estendere gli script U-SQL con il codice R in Azure Data Lake Analytics

L'esempio seguente illustra i passaggi di base per la distribuzione del codice R:

• Usare l'istruzione REFERENCE ASSEMBLY per abilitare le estensioni R per lo script U-SQL.
• Usare l'operazione REDUCE per partizionare i dati di input in una chiave.
• Le estensioni R per U-SQL includono un riduttore predefinito (Extension.R.Reducer) che esegue il codice R in ogni vertice assegnato al riduttore.
• L'utilizzo di frame di dati denominati dedicati chiamati inputFromUSQL e outputToUSQL rispettivamente per passare i dati tra U-SQL e R. I nomi degli identificatori dataframe di input e output sono fissi, ovvero gli utenti non possono modificare questi nomi predefiniti di identificatori di input e dataframe di output.

Incorporare il codice R nello script U-SQL

È possibile incorporare il codice R nello script U-SQL usando il parametro del comando di Extension.R.Reducer. Ad esempio, è possibile dichiarare lo script R come una variabile di stringa e passarlo come parametro al Reducer.

REFERENCE ASSEMBLY [ExtR];

DECLARE @myRScript = @"
inputFromUSQL$Species = as.factor(inputFromUSQL$Species)
lm.fit=lm(unclass(Species)~.-Par, data=inputFromUSQL)
#do not return readonly columns and make sure that the column names are the same in usql and r cripts,
outputToUSQL=data.frame(summary(lm.fit)$coefficients)
colnames(outputToUSQL) <- c(""Estimate"", ""StdError"", ""tValue"", ""Pr"")
outputToUSQL
";

@RScriptOutput = REDUCE … USING new Extension.R.Reducer(command:@myRScript, ReturnType:"dataframe");

Mantenere il codice R in un file separato e fare riferimento allo script U-SQL

L'esempio seguente illustra un uso più complesso. In questo caso, il codice R è distribuito come una RISORSA che rappresenta lo script U-SQL.

Salvare il codice R come file separato.

load("my_model_LM_Iris.rda")
outputToUSQL=data.frame(predict(lm.fit, inputFromUSQL, interval="confidence"))

Usare uno script U-SQL per distribuire lo script R con l'istruzione DEPLOY RESOURCE.

REFERENCE ASSEMBLY [ExtR];
DEPLOY RESOURCE @"/usqlext/samples/R/RinUSQL_PredictUsingLinearModelasDF.R";
DEPLOY RESOURCE @"/usqlext/samples/R/my_model_LM_Iris.rda";
DECLARE @IrisData string = @"/usqlext/samples/R/iris.csv";
DECLARE @OutputFilePredictions string = @"/my/R/Output/LMPredictionsIris.txt";
DECLARE @PartitionCount int = 10;
@InputData =
    EXTRACT
        SepalLength double,
        SepalWidth double,
        PetalLength double,
        PetalWidth double,
        Species string
    FROM @IrisData
    USING Extractors.Csv();
@ExtendedData =
    SELECT
        Extension.R.RandomNumberGenerator.GetRandomNumber(@PartitionCount) AS Par,
        SepalLength,
        SepalWidth,
        PetalLength,
        PetalWidth
    FROM @InputData;
// Predict Species
@RScriptOutput = REDUCE @ExtendedData ON Par
    PRODUCE Par, fit double, lwr double, upr double
    READONLY Par
    USING new Extension.R.Reducer(scriptFile:"RinUSQL_PredictUsingLinearModelasDF.R", rReturnType:"dataframe", stringsAsFactors:false);
    OUTPUT @RScriptOutput TO @OutputFilePredictions USING Outputters.Tsv();

Come R si integra con U-SQL

Tipi di dati

• Le colonne di tipo stringa e numeriche di U-SQL vengono convertite così come sono tra DataFrame R e U-SQL [tipi supportati: double, string, bool, integer, byte].
• Il Factor tipo di dati non è supportato in U-SQL.
• byte[] deve essere serializzato come string con codifica Base 64.
• Le stringhe U-SQL possono essere convertite in fattori nel codice R, una volta che U SQL crea il frame di dati R di input o impostando il parametro riduttore stringsAsFactors: true.

Schemi

• I set di dati U-SQL non possono avere nomi di colonna duplicati.
• I nomi di colonna dei set di dati di U-SQL devono essere stringhe.
• I nomi di colonna devono essere identici in U-SQL e negli script R.
• La colonna readonly non può far parte del dataframe di output. Poiché le colonne readonly vengono inserite automaticamente nella tabella U-SQL se fa parte dello schema di output di UDO.

Limitazioni funzionali

• Non è possibile creare due volte un'istanza del motore R nello stesso processo.
• Attualmente U-SQL non supporta l'UDO di Combiner per la stima usando i modelli partizionati generati tramite l'UDO di Reducer. Gli utenti possono dichiarare i modelli partizionati come risorsa e usarli negli script R. Vedere il codice di esempio ExtR_PredictUsingLMRawStringReducer.usql.

Versioni R

È supportato solo R 3.2.2.

Moduli R standard

base
boot
Class
Cluster
codetools
compiler
datasets
doParallel
doRSR
foreach
foreign
Graphics
grDevices
grid
iterators
KernSmooth
lattice
MASS
Matrix
Methods
mgcv
nlme
Nnet
Parallel
pkgXMLBuilder
RevoIOQ
revoIpe
RevoMods
RevoPemaR
RevoRpeConnector
RevoRsrConnector
RevoScaleR
RevoTreeView
RevoUtils
RevoUtilsMath
Rpart
RUnit
spatial
splines
Stats
stats4
survival
Tcltk
Tools
translations
utils
XML

Limitazioni delle dimensioni di input e output

A ogni vertice è assegnata una quantità di memoria limitata, Poiché i dataframe di input e output devono esistere in memoria nel codice R, le dimensioni totali per l'input e l'output non possono superare i 500 MB.

Codice di esempio

Altri esempi di codice sono disponibili nell'account Data Lake Store dopo aver installato le estensioni Advanced Analytics U-SQL. Il percorso per il codice di esempio aggiuntivo è: <your_account_address>/usqlext/samples/R.

Distribuzione dei moduli personalizzati R con U-SQL

Innanzitutto, creare un modulo personalizzato R fare lo zip e quindi caricare il file del modulo personalizzato R compresso in un archivio ADL. Nell'esempio verrà caricato magittr_1.5.zip nella radice dell'account ADLS predefinito per l'account ADLA usato. Dopo aver caricato il modulo nell'archivio ADL, dichiararlo come quando si usa DEPLOY RESOURCE per renderlo disponibile nello script U-SQL script e chiamare il metodo install.packages per installarlo.

REFERENCE ASSEMBLY [ExtR];
DEPLOY RESOURCE @"/magrittr_1.5.zip";
DECLARE @IrisData string =  @"/usqlext/samples/R/iris.csv";
DECLARE @OutputFileModelSummary string = @"/R/Output/CustomPackages.txt";
// R script to run
DECLARE @myRScript = @"
# install the magrittr package,
install.packages('magrittr_1.5.zip', repos = NULL),
# load the magrittr package,
require(magrittr),
# demonstrate use of the magrittr package,
2 %>% sqrt
";
@InputData =
EXTRACT SepalLength double,
SepalWidth double,
PetalLength double,
PetalWidth double,
Species string
FROM @IrisData
USING Extractors.Csv();
@ExtendedData =
SELECT 0 AS Par,
*
FROM @InputData;
@RScriptOutput = REDUCE @ExtendedData ON Par
PRODUCE Par, RowId int, ROutput string
READONLY Par
USING new Extension.R.Reducer(command:@myRScript, rReturnType:"charactermatrix");
OUTPUT @RScriptOutput TO @OutputFileModelSummary USING Outputters.Tsv();

Passaggi successivi

• Panoramica di Microsoft Azure Data Lake Analytics
• Sviluppare script U-SQL con Data Lake Tools per Visual Studio
• Uso delle funzioni finestra di U-SQL per i processi di Analisi Azure Data Lake