最初想学大数据技术是因为受不了ArcGIS进行空间连接(spatial join)时要长长的等待，有时甚至直接死机。R里有空间连接的包，试了下比ArcGIS要好多，但还是慢，刚好spark支持R就学起来，但是这环境的配置真的是想吐槽。
之前已经安装并配置好Hadoop和Spark伪集群,其实Spark里已经内置了SparkR用于实现R与Spark的连接。网上很多安装方式都是利用yum命令从epel仓库下载，因没有root权限，执行不了yum安装R的命令。第二种方式是用源码编译安装，但是依赖包太多了，并且有的包有版本对应，不停的有新错误出现，陶腾了二天放弃了。最后采取了第三种方式，通过conda命令安装。
1.下载Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh，下载源为清华大学的镜像网站https://mirrors.tuna./anaconda/miniconda/
2 .安装：sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
3.添加镜像源及查看
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes
conda config –show
conda clean -i
4.环境管理
conda create -n R-4.0.2 # 创建名为R3.5的环境
source activate R-4.0.2
conda search r-base #查找安装包
condainstall r-base #安装R语言(默认安装3.6)
conda install r-base=4.0.2 #指定版本
conda deactivate # 退出当前
conda activate r-4.0.2 #进入该环境
5.安装包的过程中出现HTTP 000 CONNECTIONFAILED for url问题，vi~/.condarc，打开后把所有内容删除，把清华Anaconda 镜像使用帮助的所有channels:复制到condarc里，保存退出。
6.再次安装conda install r-base=4.0.2，并会自动安装相关依赖包。在使用过程中，还是因为包依赖问题，自动选择更换了版本为3.6.
7.安装后，输入大写的R就可以进入R环境。q()退出环境。
8. conda install r-rstudio,安装成功后，输入rstudio回车，弹出rstudio界面。
9.在rstudio里安装install.packages(c(“sf”,”sparklyr”,”geospark”)
10. 启动spark,/home/spark/sbin/start-all.sh
浏览器输入：http://10.103.104.183:8080
11 在rstudio里输入如下命令:
library(sparklyr)
library(sf)
library(geospark)
sc
polygons %
read.table(sep="|", col.names = c("area","geom"))
points %
read.table(sep = "|", col.names = c("city","state", "geom"))
polygons_wkt
points_wkt
12 copy_to()上传的是data.frame格式的，不能直接上传空间数据。
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