RStudioServer - 從 R shell 加載/升級首選包集到默認系統路徑 (/opt/R/4.2.0/lib/R/library)

Question

雖然我是 unix 世界中的“老家伙”，但我對 RStudioServer 和 R 幾乎沒有經驗，在這里擔任癌症研究統計人員共享服務器的“管理員”。 而我的 unix“管理員”體驗是……生銹了！

我有一份我們的高級統計學家在研究中使用的大約 100 個包的列表，並且更願意直接從 R shell 加載（並定期更新）它們（與 RStudioServer 內部相比）。 我認為使用默認系統位置添加它們（/opt/R/4.2.0/lib/R/library）是通往 go 的方式。我認為 RStudioServer 設置仍然允許用戶加載自己的（這很好由我），但我認為根據我們的統計學家的要求加載默認組......是明智的。

我得到的加載這些包的命令具有以下語法（僅包括 90 line.sh 腳本的幾行）- 如果 package 不存在，它們似乎會安裝。

所以...我想知道我是否正確設置了環境（或？）變量，然后運行 R（以 root 身份？），發出所有這些命令...這些庫是否會適當地放置在我的庫文件夾中（對於 4.2）在環境變量中設置？ （這個例子，它是 /opt/R/4.2.0/lib/R/library ）??

由於這是 Linux，我們會在適當的時候需要源代碼，我認為這是該操作系統的默認加載。

如果有更好/更簡單的方法來做到這一點，我洗耳恭聽！

提前感謝您的任何想法...

---

r

if (!requireNamespace("markdown", quietly = TRUE)) install.packages("markdown")
if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)) install.packages("devtools")
# graphical/table output
if (!requireNamespace("igraph", quietly = TRUE)) install.packages("igraph")
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")
# advanced regression
if (!requireNamespace("glmnet", quietly = TRUE)) install.packages("glmnet")
if (!requireNamespace("sm", quietly = TRUE)) install.packages("sm")

RStudioServer packageStatus()

環境：CentOS 8 RStudio 服務器 1.4.1717-3 R 4.2 (4.1.3, 3.6.3)

Answer 1

這些問題很多。 這是一些答案的嘗試

我有一份我們的高級統計學家在研究中使用的大約 100 個包的列表，並且更願意直接從 R shell 加載（並定期更新）它們（與 RStudioServer 內部相比）。 我認為使用默認系統位置添加它們（/opt/R/4.2.0/lib/R/library）是通往 go 的方法。

我們將其自定義為 shared.network 掛載，但您當然不必這樣做。 如果您需要，請注意：

• R_PROFILE_USER env var，它可以包含在每個 R 啟動序列中很早就運行的腳本的路徑
• R_LIBS_USER env var，它可以包含一個新的默認文件夾 package
• .libPaths R function，可以從 R 腳本中自定義使用的 package 文件夾 - R_PROFILE_USER 中的腳本或每個用戶的.Rprofile中的腳本。

我認為 RStudioServer 設置仍然允許用戶加載他們自己的（這對我來說很好），但我認為根據我們的統計員的要求加載默認組......是明智的。

我同意。

我得到的加載這些包的命令具有以下語法（僅包括 90 line.sh 腳本的幾行）- 如果 package 不存在，它們似乎會安裝。

不確定我是否理解。 您粘貼的命令是 R，而不是 sh。 要么將它們放在每個用戶的.Rprofile中，要么放在可集中訪問的腳本中，並使 R_PROFILE_USER 包含其路徑。

此外，關於定期更新 - 這是我使用的 R 腳本的簡化版本：

instpk <- as.data.frame(installed.packages())
oldpk <- as.data.frame(old.packages(checkBuilt=TRUE))

# base/recommended packages are best installed alongside R:
# (https://stackoverflow.com/a/9705725/89706)
base.rec.packages <- instpk[!is.na(instpk$Priority),]$Package
updatePk <- setdiff(oldpk$Package, base.rec.packages)

update.packages(ask=FALSE, oldPkgs=updatePk)

（我也自定義了一些文件夾和環境變量，但也許你不需要）。

HTH。