Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir: SQL Server 2016 (13.x) ve sonraki sürümleri
RevoScaleR, Microsoft'un dağıtık hesaplama, uzaktan hesaplama bağlamları ve yüksek performanslı veri bilimi algoritmalarını destekleyen bir R paketidir. Ayrıca veri aktarımı, veri dönüşümü, özetleme, görselleştirme ve analizi destekler. Paket SQL Server Machine Learning Services ve SQL Server 2016 R Services'a dahildir.
Temel R fonksiyonlarının aksine, RevoScaleR işlemleri büyük veri kümelerine karşı, paralel olarak ve dağıtık dosya sistemlerinde gerçekleştirilebilir. Fonksiyonlar, hafızaya sığmayan veri setleri üzerinde parçalama kullanarak ve işlemler tamamlandığında sonuçları yeniden birleştirerek çalışabilir.
RevoScaleR fonksiyonları, kolayca tanımlanması için rx** veya Rx önekleriyle gösterilir.
RevoScaleR, dağıtık veri bilimi için bir platform olarak hizmet vermektedir. Örneğin, RevoScaleR'ı MicrosoftML'deki en son algoritmalarla hesaplama bağlamlarını ve dönüşümlerini kullanabilirsiniz. Ayrıca rxExec'i kullanarak temel R fonksiyonlarını paralel çalıştırabilirsiniz.
Tam başvuru belgeleri
RevoScaleR paketi birden fazla Microsoft ürününde dağıtılıyor, ancak paketi SQL Server'da veya başka bir üründe alsanız da kullanım aynıdır. Fonksiyonlar aynı olduğundan, bireysel RevoScaleR fonksiyonları için dokümantasyonlarR referansı altında sadece bir konuma yayımlanır. Ürüne özgü davranışlar varsa, işlev yardım sayfasında tutarsızlıklar belirtilir.
Sürümler ve platformlar
RevoScaleR paketi R 3.4.3 tabanlı olup, yalnızca aşağıdaki Microsoft ürünlerinden veya indirmelerinden birini yüklediğinizde kullanılabilir:
Note
Tam ürün sürüm sürümleri yalnızca Windows için SQL Server 2017'de sunulmaktadır. SQL Server 2019'daRevoScaleR için hem Windows hem de Linux desteklenmektedir.
Kategoriye göre işlevler
Bu bölüm, fonksiyonları kategoriye göre listeleyerek her birinin nasıl kullanıldığına dair bir fikir verir. İşlevleri alfabetik sırada bulmak için içindekiler tablosunu da kullanabilirsiniz.
1-Veri kaynağı ve işlem
RevoScaleR, veri kaynakları oluşturma ve hesaplamaların yapıldığı yerin veya hesaplama bağlamının belirlenmesi için fonksiyonlar içerir. Veri kaynak nesnesi, istediğiniz veri kümesiyle birlikte bir bağlantı dizesi'i belirten bir konteynerdir; bu set, ya tablo, görünüm veya sorgu olarak tanımlanır. Saklanan prosedür çağrıları desteklenmez. SQL Server senaryolarıyla ilgili işlevler aşağıdaki tabloda listelenmiştir.
SQL Server ve R bazı durumlarda farklı veri türleri kullanır. SQL ve R veri tipleri arasındaki eşlemelerin listesi için R-to-SQL veri türlerine bakınız.
| İşlev | Description |
|---|---|
| RxInSqlServer | Hesaplamaları uzak örneğe göndermek için bir SQL Server işlem bağlam nesnesi oluşturun. Birçok RevoScaleR fonksiyonu hesaplama bağlamını argüman olarak alır. |
| rxGetComputeContext / rxSetComputeContext | Aktif hesaplama bağlamını alın veya ayarlayın. |
| RxSqlServerData | SQL Server sorgusunu veya tablosunu temel alan bir veri nesnesi oluşturun. |
| RxOdbcData | ODBC bağlantısını temel alan bir veri kaynağı oluşturun. |
| RxXdfData | Yerel XDF dosyasını temel alan bir veri kaynağı oluşturun. XDF dosyaları genellikle bellek içi verileri diske boşaltmak için kullanılır. XDF dosyası, veritabanından tek bir toplu işlemle aktarılabilenden daha fazla veriyle çalışırken veya belleğe sığabilecek veriden daha fazla veriyle çalışırken yararlı olabilir. Örneğin, her R işlemi için veritabanını tekrar tekrar sorgulamak yerine veritabanından yerel bir iş istasyonuna düzenli olarak büyük miktarda veri taşırsanız, verileri yerel olarak kaydetmek ve ardından R çalışma alanınızda bu dosyayla çalışmak için XDF dosyasını bir tür önbellek olarak kullanabilirsiniz. |
Tip
Veri kaynakları veya işlem bağlamları fikrine yeni başladıysanız Dağıtılmış bilgi işlem makalesiyle başlamanızı öneririz.
DDL ifadelerini çalıştırın
Örnek ve veritabanı üzerinde gerekli izinlere sahipseniz, R'den DDL ifadeleri çalıştırabilirsiniz. Aşağıdaki fonksiyonlar, DDL ifadelerini çalıştırmak veya veritabanı şemasını almak için ODBC çağrılarını kullanır.
| İşlev | Description |
|---|---|
| rxSqlServerTableExists ve rxSqlServerDropTable | Bir SQL Server tablosunu silin veya bir veritabanı tablosunun ya da nesnesinin var olup olmadığını denetleyin. |
| rxExecuteSQLDDL | Veritabanı nesnelerini tanımlayan veya manipüle eden bir Veri Tanımlama Dili (DDL) komutunu çalıştırın. Bu fonksiyon veri döndüremez ve yalnızca nesne şemasını veya metaveriyi almak veya değiştirmek için kullanılır. |
2-Veri işleme (ETL)
Bir veri kaynağı nesnesi oluşturduktan sonra, nesneyi kullanarak verileri ona yükleyebilir, veri dönüştürebilir veya belirlenen hedefe yeni veri yazabilirsiniz. Kaynaktaki verinin boyutuna bağlı olarak, toplu boyutu veri kaynağının bir parçası olarak da tanımlanabilir ve verileri parçalar halinde taşıyabilirsiniz.
| İşlev | Description |
|---|---|
| rxOpen-yöntemler | Bir veri kaynağının mevcut olup olmadığını kontrol edin, bir veri kaynağını açın veya kapatın, bir kaynaktan veri okuyun, hedefe veri yazınız ve bir veri kaynağını kapatın. |
| rxImport | Veriyi bir veri kaynağından dosya depolamasına veya bir veri çerçevesine taşıyın. |
| rxDataStep | Veriyi veri kaynakları arasında taşıyarak dönüştürün. |
3-Grafik fonksiyonları
| İşlev adı | Description |
|---|---|
| rxHistogram | Veriden histogram oluşturur. |
| rxLinePlot | Veriden bir çizgi grafiki oluşturur. |
| rxLorenz | Çizilebilen bir Lorenz eğrisi hesaplar. |
| rxRocCurve | Gerçek ve tahmin edilen verilerden ROC eğrilerini hesaplar ve çizerler. |
4-Betimleyici istatistikler
| İşlev adı | Description |
|---|---|
| rxQuantile* | .xdf dosyaları ve veri çerçeveleri için sıralama olmadan yaklaşık kuantilleri hesaplar. |
| rxSummary* | Verilerin temel özet istatistikleri, gruplara göre hesaplamalar dahil. .xdf dosyasına grup hesaplamalarıyla yazmak desteklenmiyor. |
| rxCrossTabs* | Verilerin formül tabanlı çapraz tablolaması. |
| rxCube* | Küp sonuçlarını verimli şekilde yansıtmak için tasarlanmış alternatif formül tabanlı çapraz tablolama. .xdf dosyasına çıktı yazmak desteklenmiyor. |
| rxMarginals | Çapraz tablolamaların marjinal özetleri. |
| as.xtabs | Çapraz tablolama sonuçlarını bir xtabs nesnesine dönüştürür. |
| rxChiSquaredTest | Xtabs nesnesi üzerinde Ki-kare Testi gerçekleştirir. Küçük veri setleriyle kullanılır ve veri parçalanmaz. |
| rxFisherTest | Xtabs nesnesi üzerinde Fisher's Exact Test'i gerçekleştirir. Küçük veri setleriyle kullanılır ve veri parçalanmaz. |
| rxKendallCor | Kendall'ın Tau Rank Korelasyon Katsayısını xtabs nesnesi kullanarak hesaplar. |
| rxPairwiseCrossTab | Bir xtabs nesnesinin satır ve sütunlarının ikili kombinasyonlarına bir fonksiyon uygulayın. |
| rxRiskRatio | İkiye iki xtabs nesnesinde göreli riski hesaplayın. |
| rxOddsRatio | İkiye iki xtabs nesnesinde olasılık oranını hesaplayın. |
* Bu kategorideki en popüler işlevleri belirtir.
5-Tahmin fonksiyonları
| İşlev adı | Description |
|---|---|
| rxLinMod* | Doğrusal bir modeli veriye uyduruyor. |
| rxLogit* | Bir lojistik regresyon modelini veriye uydurur. |
| rxGlm* | Genelleştirilmiş doğrusal modeli veriye uydurur. |
| rxCovCor* | Bir değişken kümesi için kovaryans, korelasyon veya karelerin / çapraz çarpım matrisinin toplamını hesaplayın. |
| rxDTree* | Bir sınıflandırma veya regresyon ağacını veriye uydurur. |
| rxBTrees* | Stokastik gradyan artırma algoritmasını kullanarak verilere bir sınıflandırma veya regresyon karar ormanı uydurur. |
| rxDForest* | Bir sınıflandırma veya regresyon karar ormanını veriye uydurur. |
| rxPredict* | Uyarlanan modeller için tahminleri hesaplar. Çıkış bir XDF veri kaynağı olmalıdır. |
| rxKmeans* | k-means kümeleme işlemi gerçekleştirir. |
| rxNaiveBayes* | Naive Bayes sınıflandırması gerçekleştirir. |
| rxCov | Bir değişken kümesi için kovaryans matrisini hesaplayın. |
| rxCor | Bir değişken kümesi için korelasyon matrisini hesaplayın. |
| rxSSCP | Bir değişken kümesi için karelerin / çapraz çarpım matrisinin toplamını hesaplayın. |
| rxRoc | Alıcı Çalışma Karakteristikleri (ROC) hesaplamaları, ikili sınıflandırıcı sisteminden alınan gerçek ve tahmin edilen değerler kullanılarak yapılır. |
* Bu kategorideki en popüler işlevleri belirtir.
RevoScaleR ile nasıl çalışılır
RevoScaleR'deki fonksiyonlar, depolanmış prosedürlerde kapsüllenmiş R kodunda çağrılabilir. Çoğu geliştirici RevoScaleR çözümlerini yerel olarak geliştirir ve ardından bitmiş R kodunu dağıtım işlemi olarak depolanmış prosedürlere taşır.
Yerel çalıştırıldığında, genellikle komut satırından veya bir R geliştirme ortamından bir R betiği çalıştırılır ve RevoScaleR fonksiyonlarından birini kullanarak SQL Server hesaplama bağlamı belirtirsiniz. Kodun tamamı veya tek tek işlevler için uzak işlem bağlamını kullanabilirsiniz. Örneğin, en son verileri kullanmak ve veri taşımayı önlemek için model eğitimini sunucuya boşaltmak isteyebilirsiniz.
R betiğini depolanmış bir yordam içinde kapsüllemeye hazır olduğunuzda, sp_execute_external_script, kodu girdileri ve çıktıları açıkça tanımlanmış tek bir işlev olarak yeniden yazmanızı öneririz.