在RHadoop中使用R语言进行性能调优通常涉及以下几个方面：
数据加载优化：在使用Hadoop进行数据处理时，数据加载是一个关键步骤。可以通过使用适当的输入格式、合适的数据分区策略和数据压缩技术等方式来优化数据加载过程，从而提高性能。
避免不必要的数据移动：在编写R代码时，尽量避免不必要的数据移动。可以通过合理地选择数据结构和使用R语言中的内置函数来减少数据移动，从而提高性能。
并行计算：RHadoop提供了一些并行计算的工具，如rhmr和rmr2包。可以通过在代码中显式地进行并行计算，将任务分解成多个子任务并同时执行，从而提高计算效率。
内存管理：RHadoop中R的内存管理是一个重要的性能优化方面。可以通过合理地使用R语言中的内存管理函数、减少内存占用和及时释放不再需要的内存等方式来优化性能。
编写高效的R代码：最后但同样重要的是编写高效的R代码。可以通过避免使用循环、使用向量化操作、避免频繁的数据复制等方式来提高代码的执行效率。