Utilizzo di RStudio con l'integrazione obsoleta di Git ( Watson Studio )

Creazione di script R e app di Shiny

All'avvio di RStudio, il browser delle directory dovrebbe essere aperto nell'angolo in basso a destra. Se stai lavorando in modalità " RStudio " con " Git ", accedi a <your_git_repo>/assets/rstudio per assicurarti che tutti i tuoi file vengano sincronizzati da quella cartella. È possibile creare altrettante sottocartelle necessarie con diversi file R.

L'estensione " Git " è preinstallata: consente di accedere al repository associato al progetto al momento dell'avvio e aggiunge la scheda " Git " alla barra degli strumenti di " RStudio ".

Il repository Git a cui fa riferimento il progetto viene clonato dall'ambiente RStudio al momento dell'avvio ed è possibile visualizzarlo nel browser dei file situato in basso a destra nell'interfaccia grafica dell'IDE, nella cartella denominata project_git_repo/<your_git_repo>. È necessario apportare tutte le modifiche ai file R in quella cartella per poterli sincronizzare con Git. Altrimenti, può essere salvato ovunque tu voglia.

Si noti che se una cartella o una sottocartella contiene file RShiny App (ovvero file con i nomi app.R, ui.R o server.R), tutti i file in tale cartella sono considerati appartenenti all'app Shiny (inclusi i file .R). Altrimenti, tutti i file .R sono considerati risorse di script R.

1. Opzionale: Aggiungi collaboratori al progetto se vuoi lavorare sullo stesso file con gli altri. Vedere Collaborazione.

2. Facoltativo: preinstallare tutte le librerie R di cui si dispone per la propria app Shiny da una rete esterna nell'ubicazione globale /cc-home/_global_/R o in un volume di archiviazione persistente per evitare di installare tali librerie ogni volta che viene distribuita l'app Shiny. Assicurati di essere connesso al volume di archiviazione quando distribuisci l'app Shiny.

3. Inizia a lavorare sugli script R:

   1. Selezionare Nuovo file> R Script oppure caricare un file R dalla macchina locale.
   2. Dopo aver finito di lavorare sui file, salvare le modifiche del file sul proprio clone locale prima di impegnarsi nel repository Git facendo clic su File> Salva.

4. Oppure iniziare a lavorare su app Shiny per:

   1. Cliccando Nuovo file > Shiny Web App .... Una nuova finestra di creazione dell'applicazione Shiny si pops.
   2. Immettere un nome per l'applicazione Shiny e lasciare userfs come impostazione Crea nella directory . È necessario lavorare in questa directory o in qualsiasi sottodirectory per abilitare la sincronizzazione con il repository Git . Sia app.R che ui.R/server.R contengono istruzioni necessarie per creare la tua applicazione e fornire un'applicazione di esempio che l'utente può eseguire di test.
   3. È possibile scegliere di creare una singola applicazione di file (app.R) se l'applicazione è semplice e può essere contenuta all'interno di un file, per semplicità.
   4. In alternativa, è possibile scegliere di creare un'applicazione che utilizza più file (ui.R/server.R) se l'applicazione è più complessa e deve avere i diversi facet modificati separatamente.
   5. Una volta terminata la configurazione, fare clic su Crea.
   6. Puoi eseguire il test della tua applicazione facendo clic su Esegui applicazione. Quando si fa clic su Esegui app, viene visualizzata una finestra a comparsa che contiene l'applicazione.

5. È possibile utilizzare i dati da un dataset negli script o nelle app. I formati supportati per i set di dati includono testo, CSV, SPSS, SAS e Stata. È possibile utilizzare gli asset di dati che sono già stati importati nel progetto facendo clic su Importa dataset nella scheda Ambiente oppure facendo clic su File e ricercando il file in userfs/assets/data-assetoppure caricandoli localmente facendo clic su Carica nel pannello Dati in basso a destra. È possibile visualizzare l'anteprima degli asset di dati nel pannello di modifica.

   Nota: i set di dati di dimensioni superiori a 5 MB non potranno essere visualizzati in anteprima su RStudio.

6. Invia le modifiche del file al repository Git utilizzando il pulsante Git nella barra dei menu superiore del pannello di modifica principale. Fare clic su Commit.

   1. Seleziona tutti i file che hai apportato modifiche e desidera spingere al repository Git . Aggiungi una descrizione delle modifiche e salva le modifiche preparate nel clone locale del tuo repository nella tua sessione RStudio.
   2. Clicca su Push per spingere le tue modifiche al repository remoto dove le tue modifiche possono essere viste e a cui si accede da altri utenti. Risolvere eventuali conflitti di unione che potrebbero essere causati da modifiche concorrenti ai file su cui si sta collaborando. Cliccando su Pull nel pannello delle azioni Git è possibile anche tirare le modifiche dei file effettuate dai collaboratori al proprio clone del repository.

7. Dopo aver spinto le modifiche, sincronizzate le modifiche apportate al repository Git con gli script R nel vostro progetto. Vedere Syncing Git cambia con il tuo progetto.

   Sincronizzando i file Git R cambia con il progetto, si aggiorna il clone del progetto condiviso comune per riflettere ciò che è stato spinto per l'ultima volta al repository Git .

   I file R appariranno come asset di progetto che si possono quindi fare clic per visualizzare in anteprima e promuovere uno spazio di distribuzione. Il codice regolare e i file testuali possono essere visualizzati in anteprima in Watson Studio mentre altri non possono essere visualizzati in anteprima. Si noti che non è possibile modificare, eseguire e sincronizzare i file R senza aver prima avviato l' RStudio.

Collaborazione

Grazie al sistema di controllo delle versioni Git, integrato tramite l'estensione Git su RStudio, gli utenti possono condividere il proprio lavoro sui file presenti su RStudio. Per consentire la condivisione durante la modifica dei file, gli utenti devono essere aggiunti al progetto come collaboratori e devono avere accesso al repository Git associato al progetto.

Per consentire agli utenti di un progetto di collaborare alle modifiche dei file in RStudio :

1. Aggiungere gli utenti come collaboratori al progetto e assegnargli il ruolo Admin o Editor . È possibile invitare solo gli utenti che dispongono già di un account IBM Cloud Pak for Data. Vedere Aggiunta di collaboratori.

2. Dare a tutti i collaboratori le autorizzazioni di accesso appropriate al repository del progetto Git .

3. Istruire tutti i collaboratori a creare il proprio token di accesso personale per il repository del progetto associato. Vedere Creazione di token di accesso personali per i repository Git.

   Quando apri RStudio, vedrai il tuo token di accesso personale Git nell'elenco. Selezionalo per iniziare a lavorare al progetto " RStudio ".

Memorizzazione dei file .rda intermedi

È possibile memorizzare tutti i file intermedi, ad esempio i file .rda e .md , i file di log o di testo nella directory /project_data_folder/data_asset, che fa parte del clone del progetto, e quindi è possibile accedervi da tutti i collaboratori del progetto e nelle applicazioni R Shiny o nei job che eseguono gli script R.

Gestione dei file di dati

In " RStudio " è possibile lavorare con file di dati provenienti da diverse fonti:

• I file presenti nella struttura di file del server RStudio, che è possibile visualizzare facendo clic su "File" nella sezione in basso a destra della pagina RStudio. È qui che è possibile creare cartelle, caricare file dal proprio sistema locale ed eliminare i file.

  Per accedere a questi file in R è necessario impostare la directory di lavoro nella directory con i file. È possibile farlo navigando nella directory con i file e cliccando su Più> Imposta come Directory di lavoro.

  Si prega di tenere presente che i file memorizzati nella Home directory della propria istanza di RStudio sono persistenti solo all'interno di tale istanza e non possono essere condivisi tra ambienti diversi né all'interno del proprio progetto.

Guarda questo video per scoprire come caricare i dati su RStudio.

• I dati del progetto, che puoi visualizzare cliccando su "File" > "Home" nella sezione in basso a destra del sito RStudio. Nei progetti che utilizzano l'integrazione con Git, ormai obsoleta, le risorse di dati si trovano nella cartella denominata project_data_asset. Nei progetti con integrazione predefinita di Git, le risorse di dati si trovano nella cartella denominata assets/data_asset. È possibile scegliere di visualizzare il contenuto di un file o importare il dataset facendo clic sull'asset.

  Se si aggiunge un file di dati a questa cartella, il file non viene aggiunto come asset di dati al progetto. Per aggiungere file di dati come asset dati del progetto, consultare Aggiunta di asset di progetto.

  Non è possibile aprire e visualizzare gli asset di dati connessi nella directory project_data_asset . È possibile accedere alle risorse di dati collegate solo tramite codice da uno script R in RStudio.

• Dati memorizzato in un sistema di database.

Caricamento e accesso ai dati

Aggiunta o eliminazione di asset di progetto

Carica i file di dati da utilizzare in " RStudio " cliccando sull'icona "Carica risorsa nel progetto" nella pagina "Risorse" del tuo progetto, poiché questi file vengono aggiunti automaticamente come risorse dati al tuo progetto.

Tuttavia, se hai caricato o creato file di dati in RStudio, puoi aggiungere questi file al tuo progetto come risorse di dati del progetto. Questi file devono trovarsi nella Home/project_data_asset cartella " RStudio ". Per aggiungere questi file come asset dati al progetto:

1. Nella pagina Asset del progetto, fare clic su Importa asset.
2. Selezionare File progetto e il file nella cartella Home/project_data_asset che si desidera aggiungere al progetto come asset.

Se si elimina una risorsa dati dalla Home/project_data_asset cartella in RStudio, è necessario eliminare la risorsa dati dal progetto procedendo come segue:

1. Nella pagina Asset del progetto, selezionare l'asset di dati che si desidera eliminare.
2. Selezionare Elimina dall'elenco di opzioni.

Esecuzione di uno script R come lavoro

È possibile eseguire lo script come processo in un ambiente RStudio su Watson Studio oppure su un cluster remoto Hadoop. Vedere:

• Per creare un processo per l'esecuzione di uno script R in un ambiente RStudio, consultare la sezione Creazione di processi per i file in un progetto con l'integrazione Git (in fase di dismissione).

• Per creare un lavoro per eseguire uno script R su un cluster Hadoop , è necessario un cluster Hadoop che supporta gli script R e R e sarà necessario abilitare la funzione sul cluster Hadoop modificando un file di configurazione. Per ulteriori dettagli, vedi Amministrazione dei cluster Apache Hadoop, sottosezione scriptLanguages in Dettagli sul contenuto dei file json . Inoltre, tutte le librerie necessarie per il tuo script R devono essere disponibili sul cluster.

  Per eseguire un lavoro sul cluster Hadoop , è necessario prima creare un ambiente Hadoop . Una volta creato questo ambiente Hadoop Yarn, è possibile selezionarlo quando si crea il job per lo script R dalla pagina Asset del progetto.

Creazione di una distribuzione delle app

Se hai salvato una risorsa R Shiny in un progetto, puoi promuoverla in uno spazio di distribuzione, quindi distribuirla come app e rendere l' URL e disponibile agli utenti.

Per creare una distribuzione delle app:

1. Dallo spazio di distribuzione, fare clic sul nome dell'app R Shiny salvata che si desidera distribuire. Si apre la pagina di dettaglio degli asset.
2. Dalla scheda Distribuzioni , fare clic su Aggiungi nuova distribuzione.
3. Scegliere App come tipo di distribuzione.
4. Fornire un nome e regolare eventuali impostazioni facoltative per la distribuzione, quindi fare clic su Crea distribuzione per creare la distribuzione. Le impostazioni facoltative che è possibile configurare includono:

Utilizzo dei prompt

Se il servizio watsonx.ai è installato sul cluster, puoi aggiungere vari prompt di esempio per modelli specifici nel tuo codice R. Per aggiungere un prompt di esempio, fare clic sull'icona Frammenti di codice , selezionare Progettazione prompte sfogliare le varie categorie per trovare un prompt di esempio. Dopo aver selezionato un prompt, clicca su "Copia negli appunti " e incolla il codice nell'editor di file di RStudio.

Ulteriori informazioni

• Creazione di lavori per i file in un progetto con integrazione Git obsoleta
• RStudio Panoramica
• Hadoop
• Utilizzo di Spark in un ambiente di elaborazione dei dati ( RStudio )
• Utilizzo di libretti da Anaconda Repository
• Accesso ai dati nei database MySQL utilizzando la libreria RMariaDB
• Connessione della tua applicazione Shiny a un volume di archiviazione persistente