RevoScaleR(SQL Server Machine Learning Services의 R 패키지)
적용 대상: 
SQL Server 2016(13.x) 이상 버전
RevoScaleR은 분산 컴퓨팅, 원격 컴퓨팅 컨텍스트 및 고성능 데이터 과학 알고리즘을 지원하는 Microsoft의 R 패키지입니다. 또한 데이터 가져오기, 데이터 변환, 요약, 시각화 및 분석을 지원합니다. 이 패키지는 SQL Server Machine Learning Services 및 SQL Server 2016 R Services에 포함되어 있습니다.
기본 R 함수와 달리, RevoScaleR 작업은 분산 파일 시스템에서 대규모 데이터 세트에 대해 병렬로 수행할 수 있습니다. 함수는 청크를 사용하고, 작업이 완료될 때 결과를 다시 어셈블하여 메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 처리합니다.
RevoScaleR 함수는 rx** 또는 Rx 접두사로 표시되므로 쉽게 식별할 수 있습니다.
RevoScaleR는 분산 데이터 과학을 위한 플랫폼 역할을 합니다. 예를 들어, MicrosoftML의 최신 알고리즘과 RevoScaleR 컴퓨팅 컨텍스트 및 변환을 함께 사용할 수 있습니다. rxExec를 사용하여 기본 R 함수를 병렬로 실행할 수도 있습니다.
전체 참조 설명서
RevoScaleR 패키지는 여러 Microsoft 제품에 배포되지만, 패키지를 SQL Server에서 가져오든 다른 제품에서 가져오든 사용 방식은 동일합니다. 함수는 동일하기 때문에 개별 RevoScaleR 함수 설명서는 R 참조 아래의 한 위치에만 게시됩니다. 제품별로 고유한 동작이 있는 경우 함수 도움말 페이지에 차이점이 표시됩니다.
버전 및 플랫폼
RevoScaleR 패키지는 R 3.4.3을 기준으로 하며, 다음 Microsoft 제품 또는 다운로드 중 하나를 설치한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고
전체 제품 릴리스 버전은 SQL Server 2017에서 Windows 전용입니다. Windows 및 Linux는 SQL Server 2019의 RevoScaleR에서 둘 다 지원됩니다.
범주별 함수
이 섹션에서는 사용 방법에 대한 이해를 돕기 위해 각 함수를 범주별로 구분해서 제공합니다. 목차를 사용하여 사전순으로 함수를 찾을 수도 있습니다.
1 - 데이터 원본 및 컴퓨팅
RevoScaleR에는 데이터 원본을 만들고 위치를 설정하기 위한 함수 또는 컴퓨팅이 수행되는 컴퓨팅 컨텍스트가 포함되어 있습니다. 데이터 원본 개체는 원하는 데이터 집합과 함께 연결 문자열을 지정하는 컨테이너로서, 테이블, 뷰 또는 쿼리로 정의됩니다. 저장 프로시저 호출은 지원되지 않습니다. SQL Server 시나리오와 관련된 함수는 아래 표에 나와 있습니다.
경우에 따라 SQL Server와 R은 다른 데이터 형식을 사용합니다. SQL 및 R 데이터 형식 간 매핑 목록은 R-SQL 데이터 형식을 참조하세요.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| RxInSqlServer | SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트 개체를 만들어 원격 인스턴스에 컴퓨팅을 푸시합니다. 여러 RevoScaleR 함수는 컴퓨팅 컨텍스트를 인수로 사용합니다. |
| rxGetComputeContext / rxSetComputeContext | 활성 컴퓨팅 컨텍스트를 가져오거나 설정합니다. |
| RxSqlServerData | SQL Server 쿼리나 테이블을 기준으로 데이터 개체를 만듭니다. |
| RxOdbcData | ODBC 연결을 기준으로 데이터 원본을 만듭니다. |
| RxXdfData | 로컬 XDF 파일을 기준으로 데이터 원본을 만듭니다. XDF 파일은 종종 메모리 내 데이터를 디스크로 오프로드하는 데 사용됩니다. XDF 파일은 데이터베이스에서 하나의 일괄 처리로 전송될 수 있는 것보다 많은 데이터 또는 메모리에 맞출 수 있는 것보다 많은 데이터를 사용할 경우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, R 작업별로 반복적으로 데이터베이스를 쿼리하지 않고 대용량 데이터를 데이터베이스에서 로컬 워크스테이션으로 주기적으로 이동하면 XDF 파일을 일종의 캐시로 사용하여 데이터를 로컬에 저장하고 R 작업 공간에서 작업을 수행할 수 있습니다. |
팁
데이터 원본 또는 컴퓨팅 컨텍스트를 처음 접하는 경우 분산 컴퓨팅 문서부터 살펴보는 것이 좋습니다.
DDL 문 수행
인스턴스 및 데이터베이스에 대한 필요한 권한이 있는 경우 R에서 DDL 문을 실행할 수 있습니다. 다음 함수는 ODBC 호출을 사용하여 DDL 문을 실행하거나 데이터베이스 스키마를 검색합니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| rxSqlServerTableExists 및 rxSqlServerDropTable | SQL Server 테이블을 삭제하거나 데이터베이스 테이블 또는 개체가 있는지 확인합니다. |
| rxExecuteSQLDDL | 데이터베이스 개체를 정의하거나 조작하는 DDL(데이터 정의 언어) 명령을 실행합니다. 이 함수는 데이터를 반환할 수 없으며, 개체 스키마 또는 메타데이터를 검색하거나 수정하는 데만 사용됩니다. |
2 - 데이터 조작(ETL)
데이터 원본 개체를 만든 후 해당 개체를 사용하여 데이터를 로드하거나, 데이터를 변환하거나, 지정된 대상에 새 데이터를 쓸 수 있습니다. 원본의 데이터 크기에 따라 일괄 처리 크기를 데이터 원본의 일부로 정의하고 데이터를 청크로 이동할 수도 있습니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| rxOpen-methods | 데이터 원본을 사용할 수 있는지 확인하고, 데이터 원본을 열거나 닫고, 원본에서 데이터를 읽고, 대상에 데이터를 쓰고, 데이터 원본을 닫습니다. |
| rxImport | 데이터 원본의 데이터를 파일 스토리지 또는 데이터 프레임으로 이동합니다. |
| rxDataStep | 데이터 원본 간에 데이터를 이동하는 동안 데이터를 변환합니다. |
3 - 그래프 함수
| 함수 이름 | Description |
|---|---|
| rxHistogram | 데이터에서 히스토그램을 만듭니다. |
| rxLinePlot | 데이터에서 선 그림을 만듭니다. |
| rxLorenz | 그릴 수 있는 로렌츠 곡선(Lorenz curve)을 계산합니다. |
| rxRocCurve | 실제 및 예측 데이터에서 ROC 곡선을 계산하고 표시합니다. |
4 - 설명 통계
| 함수 이름 | 설명 |
|---|---|
| rxQuantile * | .xdf 파일 또는 데이터 프레임에 대한 근사 변위치를 정렬하지 않고 계산합니다. |
| rxSummary * | 그룹별 컴퓨팅을 포함하는 데이터의 기본 요약 통계입니다. .xdf 파일에 대한 그룹별 컴퓨팅 쓰기는 지원되지 않습니다. |
| rxCrossTabs * | 데이터의 수식 기반 교차 집계입니다. |
| rxCube * | 큐브 결과를 효율적으로 반환하도록 고안된 대체 수식 기반 교차 집계입니다. .xdf 파일에 출력을 쓰는 것은 지원되지 않습니다. |
| rxMarginals | 교차 집계의 한계 요약입니다. |
| as.xtabs | 교차 집계 결과를 xtabs 개체로 변환합니다. |
| rxChiSquaredTest | xtabs 개체에 대해 카이 제곱 테스트(Chi-squared Test)를 수행합니다. 작은 데이터 세트에서 사용되며 데이터를 청크하지 않습니다. |
| rxFisherTest | xtab 개체에서 피셔의 정확 테스트(Fisher's Exact Test)를 수행합니다. 작은 데이터 세트에서 사용되며 데이터를 청크하지 않습니다. |
| rxKendallCor | xtabs 개체를 사용하여 켄달의 등위상관계수(Kendall's Tau Rank Correlation Coefficient)를 계산합니다. |
| rxPairwiseCrossTab | xtabs 개체에서 행 및 열의 쌍 조합에 함수를 적용합니다. |
| rxRiskRatio | 2-2 xtabs 개체에서 상대 위험을 계산합니다. |
| rxOddsRatio | 2-2 xtabs 개체에서 오즈비(odds ratio)를 계산합니다. |
* 이 범주에서 가장 많이 사용되는 함수를 나타냅니다.
5 - 예측 함수
| 함수 이름 | 설명 |
|---|---|
| rxLinMod * | 선형 모델을 데이터에 맞춥니다. |
| rxLogit * | 로지스틱 회귀 모델을 데이터에 맞춥니다. |
| rxGlm * | 일반화된 선형 모델을 데이터에 맞춥니다. |
| rxCovCor * | 공변성(covariance), 상관 관계, 변수 집합에 대한 제곱합(교차곱) 행렬을 계산합니다. |
| rxDTree * | 분류 또는 회귀 트리를 데이터에 맞춥니다. |
| rxBTrees * | 확률 경사 부스팅 알고리즘을 사용하여 분류 또는 회귀 의사 결정 포리스트를 데이터에 맞춥니다. |
| rxDForest * | 분류 또는 회귀 의사 결정 포리스트를 데이터에 맞춥니다. |
| rxPredict * | 맞춤 모델에 대한 예측을 계산합니다. 출력은 XDF 데이터 원본이어야 합니다. |
| rxKmeans * | K-Means 클러스터링을 수행합니다. |
| rxNaiveBayes * | Naive Bayes 분류를 수행합니다. |
| rxCov | 변수 세트에 대한 공변성 행렬을 계산합니다. |
| rxCor | 변수 세트에 대한 상관 관계 행렬을 계산합니다. |
| rxSSCP | 변수 세트에 대한 제곱합/교차곱 행렬을 계산합니다. |
| rxRoc | 이진 분류자 시스템에서 실제 및 예측 값을 사용하는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 컴퓨팅입니다. |
* 이 범주에서 가장 많이 사용되는 함수를 나타냅니다.
RevoScaleR로 작업하는 방법
RevoScaleR의 함수는 저장 프로시저에서 캡슐화된 R 코드에서 호출할 수 있습니다. 대부분의 개발자는 RevoScaleR 솔루션을 로컬로 빌드한 다음, 완성된 R 코드를 배포 연습으로 사용하기 위해 저장 프로시저로 마이그레이션합니다.
로컬로 실행하는 경우 일반적으로 명령줄 또는 R 개발 환경에서 R 스크립트를 실행하고, RevoScaleR 함수 중 하나를 사용하여 SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트를 지정합니다. 전체 코드 또는 개별 함수에 대한 원격 컴퓨팅 컨텍스트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 최신 데이터를 사용하고 데이터 이동을 방지하도록 모델 학습을 서버에 오프로드할 수 있습니다.
저장 프로시저 내에서 R 스크립트 sp_execute_external_script를 캡슐화할 준비가 되면 코드를 입력 및 출력이 명확하게 정의된 단일 함수로 다시 작성하는 것이 좋습니다.