RStudio Kılavuzu

Bu kılavuz TRUBA altyapısında kişiselleştirilmiş RStudio kullanımı için gerekli kurulumları yapmaya yardımcı olmak amacıyla oluşturulmuştur. Kılavuzda aşağıdaki basamaklar anlatılmıştır:

Open OnDemand ile RStudio
Farklı RStudio versiyonu kullanma
Yüksek performanslı işlerin yapılması

Open OnDemand ile RStudio

Kullanıcı arayüzü kullanarak RStudio kullanım yol haritasını Open OnDemand Arayüzü de bulabilirsiniz. Resimde görüldüğü üzere kısa yoldan RStudio arayüzünü kullanabilmek için 2 aşamadan oluşmaktadır.

  • İstenilen interaktif sunucusu için çekirdek ve saat yazılması

  • İnteraktif işlerde kuyruğa girmesi

  • RStudio kullanıma hazır.

../../_images/OpenOnDemandRstudio.png

Bu kılavuzun yazım tarihi itibariyle Open OnDemand’daki RStudio, gcc-7 ile derlenmiş R-4.2.2 sürümü ile çalışmaktadır. Dolayısıyla gcc-12 gibi başka derleyiciler gerektiren R paketlerinin yüklenmesinde sorunlar yaşanabilmektedir. Bu gibi sıkıntıları aşmak ve analiz ihtiyaçlarına daha iyi hizmet edebilmek için kullanıcılar miniconda aracılığıyla bir sanal ortam oluşturup kendi R/RStudio kurulumlarını yapabildikleri gibi Kaynak kod kullanılarak R kurulumu kılavuzu takip edilerek istenilen derleyici ile kurulum gerçekleştirilebilir.

Farklı RStudio versiyonu kullanma

Conda Platformu

İstenilen RStudio versiyonu kullanmak için anaconda platformunda uygun conda ortamı oluşturularak kullanılabilir. Bu durumda öncelikle merkezi-anaconda ya da miniconda-kurulum sayfalarını ziyaret ederek gerekli kurulumlar gerçekleştirilir. Sonrasında

  1. Aşağıdaki kodları kullanarak miniconda içinde RStudio ortamını oluşturup RStudio kurulumunu yapın:

    conda create -n rstudio-env # RStudio için bir ortam oluşturulur.
conda activate rstudio-env  # Oluşturulan ortam aktif edilir.
conda install -c conda-forge rstudio-desktop # RStudio ve bağımlı paketler kurulur.

    Uyarı

    RStudio sanal ortamı kurulup aktive edildikten sonra aşağıdaki kod örneği ile ilgili R paketleri kurulabilir. Conda ortamı paketleri birbiriyle uyumlu olarak çalışacak şekilde yükler. Ancak daha sonra RStudio içinde install.packages("xxx") şeklinde CRAN’dan veya GitHub gibi başka kaynaklardan da paketler kurulabilir. Bu durumda uyum sorunu oluşabilmektedir ve grid-teknik’ten destek talep edilebilir.

  2. Miniconda altında bu şekilde kurulan R uygulaması TRUBA’daki kurulu olan R modülleri bağımsız olarak çalışmaktadır. Terminal’de aşağıdaki şekilde doğrulanabilir:

    which R
# ~/miniconda3/envs/rstudio-env/bin/R

  3. Bu ve bir sonraki adımda RStudio sanal ortamının TRUBA’ya bağlanıldığında otomatik olarak yüklenmesi için .bashrc dosyasını düzenleyeceğiz. Bu sayede Open OnDemand üzerinden RStudio bağlanıldığında burada yaptığız kurulum kullanıma hazır olacaktır. home dizinindeyken aşağıdaki kod ile .bashrc dosyası otomatik olarak güncellenecektir. Güncellenmiş dosya içindeki komutlar, kullanıcı yeni oturum açtığında shell’e conda komutunu tanıtacaktır.

    conda init bash

    Conda tanımlama için problem ile karşılaşılırsa .bashrc içerisine aşağıdaki betik içierisinde kullanıcı adınızı değiştirerek ekleyebilirsiniz.

    Conda başlangıç ayarı (Tıklayınız)
    eval "$(/truba/home/$USER/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/truba/home/kullanici_adiniz/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
   eval "$__conda_setup"
else
   if [ -f "/truba/home/kullanici_adiniz/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
      . "/truba/home/kullanici_adiniz/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
   else
      export PATH="/truba/home/kullanici_adiniz/miniconda3/bin:$PATH"
   fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
conda activate rstudio-env

  4. Her bağlanıldığında bu oluşturtulan sanal ortam içerisinde bulunmak istemiyorsanız, bu basamağı atlayabilirsiniz. Eğer ev dizininizde .bash_profile dosyası yoksa dosyayı yaratın. Ayrıca .profile ve .bashrc dosyalarını sembolik olarak .bash_profile dosyasına aşağıdaki komutlar aracılığı ile bağlayabilirsiniz.

    touch .bash_profile
ln -s .bash_profile .profile
ln -s .bash_profile .bashrc

Bu kurulum aşaması tamamlandıktan sonra, RStudio istemini Open OnDemand Arayüzü tarafından gerçekleştrildiğinde OnDemand-RStudio oturumu otomatik olarak kurulan sanal ortamdaki RStudio ile açılacaktır. R paketleri kullanıcının home dizininde miniconda altında yer almaktadır. Bunu RStudio konsolunda aşağıdaki komutu yazarak doğrulayabilirsiniz:

R kodları (Tıklayınız)
.libPaths()

[1] "/truba/home/kullanici-adi/miniconda3/envs/rstudio-env/lib/R/library"

sessionInfo()

R version 4.2.1 (2022-06-23)
Platform: x86_64-conda-linux-gnu (64-bit)
Running under: CentOS Linux 7 (Core)

Matrix products: default
BLAS/LAPACK: /truba/home/kulanici_adiniz/miniconda3/envs/r-kernel/lib/libopenblasp-r0.3.21.so

locale:
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=tr_TR.UTF-8
[4] LC_COLLATE=en_US.UTF-8     LC_MONETARY=tr_TR.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
[7] LC_PAPER=tr_TR.UTF-8       LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=tr_TR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.2.1 tools_4.2.1

TRUBA-DESKTOP

TRUBA’da modül olarak bulunan diğer versiyonlarla RStudio kullanmak isteyenler TRUBA-DESKTOP’a bağlanıp uzak masaüstü içerisinde terminale aşağıdakiler yazılarak yapılabilir.

module purge
source /truba/sw/centos7.9/comp/intel/oneapi-2021.2/setvars.sh intel64
module load centos7.9/app/R/4.2.2-mkl-oneapi-2021.2
rstudio

İstenilirse, burada sizlere gelen masaüstü ekranı üzerinden terminal açılarak RStudio için hazırlanmış ortam conda activate rstudio-env ile aktif edilir ve rstudio komudu ile arayüze ulaşabilirsiniz.

Not

İstenilirse Jupyter araçları ile belirtilen R modülleri kullanabilir. Detayları Jupyter Notebook ile Çalışma tarafında bulabilirsiniz.

Yüksek performanslı işlerin yapılması

  1. RStudio arayüzü interaktif analizler için iyi bir çözümken, daha yüksek performans gerektiren hesaplama işleri için SLURM kaynak yöneticisinin kullanılması daha uygundur. Temel SLURM Komutları ve SLURM Betik Özellikleri kılavuzları ile daha fazla bilgiye erişebilirsiniz.

  2. Bu tip kullanımlar için yazılan R betiğinin çıktılarını ya da çalışma ortamını (R workspace) kaydetmek gerekecektir. Kod içerisinde oluşturulacak veri objesini .rds veya birden fazla veri objelerini .rda ya da .RData olarak kayıt edilebilir. Bu objeler daha sonra interaktif RStudio ortamında görselleştirme vb. amaçlarla kullanılabilir. Örnek kullanımlar

    • .rda:

      • save(obj1, obj2, file=”/path/to/filename.rda”) ve yüklemek için load(“/path/to/filename.rda”) ile seçilmiş objeleri

      • save.image(“/path/to/workspace.rda”) ile bütün değişkenleri, verileri ve fonksiyonları saklanabilir ve yüklenebilir.

    • .rds: saveRDS(obj, file=”/path/to/filename.rds”) ve readRDS(“/path/to/filename.rds”)

    Bahsedildiği gibi oluşturulan betikleri iş kümesine göndermeden önce işinize bağlı olarak küçük parametreler test etmek gerekebilir. Bu amaçla aşağıdaki kod ile debug kuyruğundan 15 dakika boyunca her işte bir çekirdek kullanacak şekilde toplamda 10 iş çalıştırılacak bir sunucu istenebilir. Böylece ana bilgisayarı meşgul etmeden hesaplama kümesinde size ayrılan bir terminalde işlem yürütebilirsiniz. srun argümanları hakkında ayrıntılı bilgiyi burada bulabilirsiniz.

    srun -p debug -N1 -n10 -A kullanici_adi -time=00:15:00 --pty bash -i

  3. R betiğinin beklenildiği gibi çalıştığından emin olduktan sonra bunu hesaplama kümesi için kuyruğa göndermek için aşağıdaki gibi .sh betiği oluşturup, sbatch komutu kullanılabilir. Detaylı bilgi için ilgili kılavuzu takip edebilirsiniz.

    Slurm kodları (Tıklayınız)
    slurm_is_verme_R.sh
    #!/bin/bash

#SBATCH -p hamsi                                # kuyruk adi, isinizin calisma suresine gore guncelleyiniz.
#SBATCH -A kullanici_adi                        # kendi kullanici adiniz ile degistiriniz.
#SBATCH -J R_analizi                            # isin adi.
#SBATCH -n 28                                   # is icin toplamda kullanilacak cekirdek adeti.
#SBATCH -N 1                                    # is icin kullanilacak sunucu sayisi.
#SBATCH --time=01:00:00                         # isinizin suresi (1 saat)
#SBATCH --workdir=/truba_scratch/kullanici_adi/test    # isinizi calistiracaginiz dizin, kendi kullanici kodunuz ile guncellemeniz gerekmektedir.
#SBATCH --mail-type=ALL                         # isin asamalarinda bilgilendirmek icin e-posta tanimi.
#SBATCH --mail-user=kullanici@xyz.edu.tr        # kendi eposta adresiniz ile guncelleyiniz.


# Eğer .bashrc dosyası ayarlandıysa, oturumun otomatik olarak rstudio-env ile açılacaktır.
# Ancak emin olmak adına aşağıdakiler de eklenebilir

# module purge
# eval "$(/truba/home/$USER/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"
# conda activate rstudio-env

# R calisma komutunuzu inputlariniz ile birlikte veriniz.
R CMD BATCH R_script.R

# İşiniz hakkında detaylı bilgiyi job_id.info dosyayına yazdırabiliriz.
scontrol show job $SLURM_JOB_ID > ${SLURM_JOB_ID}.info

exit

    Bu dosya daha sonra iş kümelerine aşağıdaki gibi gönderilebilir:

    sbatch slurm_is_verme_R.sh