序一
序二
前言
第一部分 R基础
第1章 R语言基础包
1.1 R是最值得学习的编程语言
1.1.1 我的编程背景
1.1.2 为什么我会选择R
1.1.3 R的应用前景
1.1.4 时代赋予R的任务
1.2 R的历史版本安装
1.2.1 R在Windows中安装
1.2.2 R在Linux Ubuntu中安装
1.2.3 R的最新版本安装
1.2.4 R的指定版本安装
1.3 fortunes 记录R语言的大智慧
1.3.1 fortunes介绍
1.3.2 fortunes安装
1.3.3 fortunes包的使用
1.4 formatR 代码自动化排版
1.4.1 formatR介绍
1.4.2 formatR安装
1.4.3 formatR的使用
1.4.4 formatR的源代码解析
1.4.5 源代码中的Bug
1.5 多人在线协作R开发RStudio Server
1.5.1 RStudio和RStudio Server
1.5.2 RStudio Server安装
1.5.3 RStudio Server使用
1.5.4 RStudio Server多人协作
1.6 R和JSON的傻瓜式编程
1.6.1 rjson包介绍
1.6.2 RJSONIO包介绍
1.6.3 自定义JSON的实现
1.6.4 JSON性能比较
1.7 R语言的高质量图形渲染库Cairo
1.7.1 Cairo介绍
1.7.2 Cairo包安装
1.7.3 Cairo使用
1.8 caTools：一个奇特的工具集
1.8.1 caTools介绍
1.8.2 caTools安装
1.8.3 caTools使用
第2章 时间序列基础包
2.1 R语言时间序列基础库zoo
2.1.1 zoo包介绍
2.1.2 zoo安装
2.1.3 zoo包的使用
2.2 可扩展的时间序列xts
2.2.1 xts介绍
2.2.2 xts包的安装
2.2.3 xts包的使用
2.3 时间序列可视化plot.xts
2.3.1 xtsExtra介绍
2.3.2 xtsExtra安装
2.3.3 xtsExtra包的使用
第3章 R性能监控包
3.1 R语言本地缓存工具memoise
3.1.1 memoise介绍
3.1.2 memoise安装
3.1.3 memoise使用
3.1.4 memoise()函数源代码分析
3.2 R语言性能监控工具Rprof
3.2.1 Rprof()函数介绍
3.2.2 Rprof()函数的定义
3.2.3 Rprof()函数使用: 股票数据分析案例
3.2.4 Rprof()函数使用: 数据下载案例
3.2.5 用profr包可视化性能指标
3.2.6 Rprof的命令行使用
3.3 R语言性能可视化工具lineprof
3.3.1 lineprof介绍
3.3.2 lineprof安装
3.3.3 lineprof使用
第二部分 R服务器
第4章 R语言的跨平台通信
4.1 Rserve与Java的跨平台通信
4.1.1 Rserve安装
4.1.2 用Java远程连接Rserve
4.2 Rsession让Java调用R更简单
4.2.1 Rsession下载
4.2.2 用Eclipse构建Rsession项目
4.2.3 Rsession的API介绍
4.2.4 Rsession使用
4.3 解惑rJava R与Java的高速通道
4.3.1 rJava介绍
4.3.2 rJava安装
4.3.3 rJava实现R调用Java
4.3.4 rJava(JRI)实现Java调用R (Windows 7)
4.3.5 rJava(JRI)实现Java调用R (Ubuntu)
4.4 Node.js与R跨平台通信
4.4.1 Node.js简单介绍
4.4.2 R语言配置环境
4.4.3 Node.js配置环境
4.4.4 Node.js与R跨平台通信
第5章 R的服务器实现
5.1 R语言服务器程序 Rserve详解
5.1.1 Rserve的启动
5.1.2 Rserve高级使用：Rserve配置管理
5.1.3 Rserve高级使用：用户登录认证
5.2 Rserve的R语言客户端RSclient
5.2.1 配置Rserve服务器
5.2.2 RSclient安装
5.2.3 RSclient的API
5.2.4 RSclient的使用
5.2.5 两个客户端同时访问
5.3 FastRWeb：跑在Web上的R程序
5.3.1 FastRWeb介绍
5.3.2 FastRWeb安装
5.3.3 FastRWeb使用
5.4 R语言构建Websocket服务器
5.4.1 websockets介绍
5.4.2 websockets安装
5.4.3 快速启动websockets服务器demo
5.4.4 R语言创建Websocket服务器实例
5.4.5 R语言创建Websocket客户端连接
5.4.6 用浏览器HTML5原生API客户端连接
第三部分 数据库和大数据
第6章 数据库和NoSQL
6.1 RMySQL数据库编程指南
6.1.1 RMySQL在Linux下安装
6.1.2 RMySQL在Windows 7下安装
6.1.3 RMySQL函数使用
6.1.4 RMySQL案例实践
6.2 R利剑NoSQL 之 MongoDB
6.2.1 MongoDB环境准备
6.2.2 rmongodb函数库
6.2.3 rmongodb基本使用操作
6.2.4 rmongodb性能测试的案例
6.3 R利剑NoSQL 之 Redis
6.3.1 Redis环境准备
6.3.2 rredis函数库
6.3.3 rredis基本使用操作
6.3.4 rredis测试案例
6.4 R利剑NoSQL之Cassandra
6.4.1 Cassandra环境准备
6.4.2 RCassandra函数库
6.4.3 RCassandra基本使用操作
6.4.4 RCassandra使用案例
6.4.5 Cassandra的没落
6.5 R利剑NoSQL 之 Hive
6.5.1 Hive环境准备
6.5.2 RHive安装
6.5.3 RHive函数库
6.5.4 RHive基本使用操作
6.6 用RHive从历史数据中提取逆回购信息
6.6.1 逆回购简介
6.6.2 历史数据存储结构
6.6.3 通过用RHive提取数据
6.6.4 策略模型及实现
第7章 RHadoop
7.1 R语言为Hadoop注入统计血脉
7.1.1 Hadoop介绍
7.1.2 为什么要让Hadoop结合R语言
7.1.3 如何让Hadoop结合R语言
7.1.4 展望未来
7.2 RHadoop安装与使用
7.2.1 环境准备
7.2.2 RHadoop安装
7.2.3 RHadoop程序开发
7.3 RHadoop实验：统计邮箱出现次数
7.3.1 需求描述
7.3.2 算法实现
7.4 RHadoop实现基于MapReduce的协同过滤算法
7.4.1 基于物品推荐的协同过滤算法介绍
7.4.2 R语言本地程序实现
7.4.3 R基于Hadoop分步式程序实现
7.5 rhbase安装与使用
7.5.1 HBase环境准备
7.5.2 rhbase安装
7.5.3 rhbase函数库
7.6 解决RHadoop安装错误：PipeMapRed.waitOutputThreads()
7.6.1 rmr2运行错误日志
7.6.2 定位错误到Hadoop日志
7.6.3 从Hadoop入手找解决办法 - 失败
7.6.4 从RHadoop入手找解决办法 - 成功
第四部分 附 录
附录A Java环境安装
附录B MySQL数据库安装
附录C Redis数据库安装
附录D MongoDB数据库安装
附录E Cassandra数据库安装
附录F Hadoop安装
附录G Hive环境安装
附录H HBase安装
“近几年出版的关于R语言的书籍主要从统计学知识或编程语法等角度来写，张丹的《R的极客理想》以作者多年开发经验为素材，从工程角度描述了R语言的诸多让人兴奋的特性，以及R语言同其他主流开发环境的协同。我相信《R的极客理想》可以让数据开发者少走弯路，同时也是对统计工作者视界的有益的补充！”
——刘思喆 京东推荐算法经理
“学习R语言，不仅是学一门编程语言，同时你也在学习一门新的学科——数据科学。不管你是程序员还是数据分析师，张丹的这本书都会是带你走进数据科学后花园的藏宝图，它会告诉你如何将R语言直接应用在企业环境中，也会告诉你如何将大数据技术与R语言结合，更快更轻巧地创造价值。”
——陈堰平 SupStat创始人
“这是我看过的R语言书籍中最别树一帜的。关于R基础编程和数据分析的书已经有很多，而张丹独辟蹊径，从一些较专业的扩展包入手，介绍了作为服务器的R，以及R语言和大数据技术的融合，非常符合当前发展潮流及本书标题所揭示的内容。”
——黄志洪 ITPUB和炼数成金创始人
“极客不是一种身份，而是一种态度。在我眼里，这个词是中性的，极客不代表一个人有多牛，而是他的钻研态度、好奇心以及对新技术的识别和接受能力。张丹这本书给大家提供了一条通向R极客之路，但这绝对不是终点。希望读者通过这本书能感受到作者探索的乐趣，保持开放心态，积极学习，然后找到适合自己的极客理想。”
——谢益辉 RStudio程序员