r与java整合(转)
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R是统计计算的强大工具,而JAVA是做应用系统的主流语言,两者天然具有整合的需要。关于整合,一方面,R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法,另一方面,JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数,互相取长补短。现在也有一个项目JGR,用JAVA做R的图形界面,可以实现高亮显示自动补全等,还能让JAVA和R互相调用。
关于R中调用JAVA,我想主要是为了利用其面向对象的特性,毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展,有个很好的项目rJava可以实现,在www.rforge.net/rJava上。R中调JAVA对我似乎意义不大,本文主要介绍JAVA中调用R。所有测试都在Windows XP、R2.10.1和JDK1.6下完成。
JAVA很适合开发应用系统,但是数学建模和计算能力非其所长,如果该系统需要进行大量的统计或者优化的计算,调用R是一种很好的方式。JAVA负责系统的构建,R用来做运算引擎,从而实现应用型和分析性相结合的系统。
首先要介绍的是Rserve的方式,这是一个基于TCP/IP的服务器,通过二进制协议传输数据,可以提供远程连接,使得客户端语言能够调用R。目前Rserve作为一个package发布在CRAN上,可以直接使用install.packages("Rserve")进行安装。需要使用时在R控制台下加载该包,然后输入命令Rserve(),开启服务器,就可以供客户端调用。
其客户端可以有多种,这里只介绍JAVA客户端。最早的客户端包是JRclient,在www.rosuda.org/Rserve上还可以下载到,但是现在该项目全部移到了www.rforge.net/Rserve,使用REngine作客户端(和JRI一致),在该网站下可以下载到REngine.jar和RserveEngine.jar两个文件。如果用eclipse开发的话,在工程属性中导入这两个外部的jar包,就可以正常使用了。
一个简单的例子:
public class rtest { public static void main(String[] args) throws REXPMismatchException, REngineException { RConnection c = new RConnection(); REXP x = c.eval("R.version.string"); System.out.println(x.asString()); } }
首先建立一个新的连接,然后就可以使用eval之类的方法将R中的表达式传到服务器端,通过R求值后传回JAVA中REXP类型的变量,然后打印出来,整个过程非常简单。由于不需要对R进行初始化,因此速度会比较快。在其他系统下可以同时建立多个连接,但是在Windows下只允许同时打开一个连接,后续的连接都会共有相同的命名空间。官网上不建议在Windows下使用Rserve,因为会丧失很多性能,他们推荐可以考虑DCOM的方式。不过DCOM那个工程没有现成的jar包可用,其实如果是拿R做分析系统中的运算引擎,单连接够用了。
另一种方式是JRI,全名是Java/R Interface,这是一种完全不同的方式,通过调用R的动态链接库从而利用R中的函数等。目前该项目已经成了rJava的子项目,不再提供单独的JRI的版本。因此使用时简单地通过install.packages("rJava")安装rJava就行,在安装文件夹中,可以看到一个jri的子文件夹,里面有自带的例子可以用来测试。
装好后要修改系统的环境变量,在PATH中添加%R_HOME%bin和%R_HOME%libraryrJavajri,注意R_HOME的路径要正确,重启系统使之生效。使用时同样在eclipse里导入外部的jar包(在www.rforge.net/rJava下载JRI.jar、REngine.jar和JRIEngine.jar这三个文件),在rJava包安装目录下的jriexamples里有现成的例子(rtest.java和rtest2.java),可以测试是否成功。
之前我的电脑上一直存在一个很奇怪的问题,测试第一个例子时在“Creating Rengine (with arguments)”的时候就停住了,第二个例子中一个JAVA框很快闪一下就消失了,控制台中没有任何提示。打开JGR也是一闪即逝。在网上查了很久,只有一个印度哥们也遇到过类似的问题,而且没有找到解决办法。估计应该是实现RMainLoopCallbacks时出了问题,但是找不到原因,后来卸载了R2.9.0重装了R2.10.1,并且通过install.packages安装,终于没问题了,可能是主程序和Package之间的版本冲突,以后记住全部用install.packages来安装package了。
关于客户端服务器的方式和动态链接库的方式,各有所长,按照需要选用。个人经验,不管使用哪种方式,设计时尽量少进行频繁的数据的交互,在逻辑上把系统和计算分开,使得R成为一个纯粹的运算引擎。