在RHadoop中使用R语言进行推荐系统的步骤如下：
安装RHadoop包：首先需要安装RHadoop包，RHadoop包是一个R语言和Hadoop集成的包，可以让我们在R语言中使用Hadoop进行大数据处理。
准备数据：将需要进行推荐系统的数据准备好，并上传到Hadoop中。
提取数据：使用RHadoop包中的函数从Hadoop中提取数据，然后将数据加载到R语言中。
构建推荐系统模型：使用R语言中的推荐系统包（如recommenderlab）构建推荐系统模型，选择合适的推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐等）。
训练模型：使用提取的数据对推荐系统模型进行训练，调整参数以获得更好的推荐性能。
进行推荐：使用训练好的推荐系统模型对用户进行推荐，根据用户的历史行为和偏好，推荐适合的物品。
评估推荐系统：评估推荐系统的性能，通过指标如准确率、召回率等来评估推荐系统的效果，优化模型提高推荐的准确性和个性化程度。
通过以上步骤，可以在RHadoop中使用R语言构建一个推荐系统，并为用户提供个性化的推荐服务。