환경

유전연 스파콘.

시도 1. jupyter notebook 시도

먼저 서버에 jupyter 설치

pip install jupyter --user

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-43viUw/ipykernel/
You are using pip version 8.1.2, however version 19.1.1 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.

잘 모르겠지만
https://ko.stackoverflow.com/questions/46978/pip-에서 설치 오류 -command-python-setup-py-egg-info-failed
그러나 아나콘다를 사용하는 것이 더 쉽습니다. 그래서 아나콘다를 넣습니다.

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

나머지는 참고
따라 진행하면 이상한 버그가 발생합니다.

이것에도 조우

ssh 포트 포워딩이나 여러 가지 시도했지만 결과가 좋지 않았습니다 ...
너무 깊게 쫓으면 늪의 예감이 있었기 때문에 철수

시도 2. 컨테이너를 사용하여 R을 넣습니다.

rocker가 R 컨테이너의 가장 강한 녀석 같은.
htps : // 후 b. 도 c r. 코 m/우/로 c케 r/? 파게 = 1
여기에서 원하는 녀석을 찾는다. bioinfo 같은 녀석이 보이지 않기 때문에, geo계의 package가 가득 들어갔다 geospatial 를 사용해 본다(해양 미생물학의 연구라고 지도 그리고 싶은 것이 상당히 있다). 여러가지 들어 있기 때문에 나름대로 무겁지만, 스크랩&빌드를 반복하는 것 같은 사용법은 하지 않는다고 생각하므로 이것으로 간다.geospatial 에는 tidyverse 등의 기본적인 녀석은 전부 들어 있지만, bioinfo 특화의 녀석은 유석에 들어 있지 않으므로 별도 넣는다. 설치를 위해서는 /usr/local/lib/R/site-library의 권한을 괴롭힐 필요가 있지만, 스파콘이라고 무리하자. 이 근처의 user 권한 주위는 docker <-> singularity의 까다로운 곳이라는 느낌.

그래서 사용법으로는
htps : // 기주 b. 코 m / 로 C 케 r 오 rg / 게 오 s 파치아 l / b ぉ b / 뭐 r / 도 c 케 r 후
의 도커 파일을 복사하고 필요한 패키지를 추가하여 빌드.
vegan , dichromat 를 넣으면 이런 느낌.

FROM rocker/verse:3.6.0
MAINTAINER YOHEI_KUMAGAI

RUN apt-get update \
  && apt-get install -y --no-install-recommends \
    lbzip2 \
    libfftw3-dev \
    libgdal-dev \
    libgeos-dev \
    libgsl0-dev \
    libgl1-mesa-dev \
    libglu1-mesa-dev \
    libhdf4-alt-dev \
    libhdf5-dev \
    libjq-dev \
    liblwgeom-dev \
    libpq-dev \
    libproj-dev \
    libprotobuf-dev \
    libnetcdf-dev \
    libsqlite3-dev \
    libssl-dev \
    libudunits2-dev \
    netcdf-bin \
    postgis \
    protobuf-compiler \
    sqlite3 \
    tk-dev \
    unixodbc-dev \
  && install2.r --error \
    RColorBrewer \
    RandomFields \
    RNetCDF \
    classInt \
    deldir \
    gstat \
    hdf5r \
    lidR \
    mapdata \
    maptools \
    mapview \
    ncdf4 \
    proj4 \
    raster \
    rgdal \
    rgeos \
    rlas \
    sf \
    sp \
    spacetime \
    spatstat \
    spatialreg \
    spdep \
    geoR \
    geosphere \
    vegan \
    dichromat \
    ## from bioconductor
    && R -e "BiocManager::install('rhdf5')"

gitHub의 리포지토리 만들고 녀석을 up하고, docker hub와 연계하여 package 추가하고 싶을 때는 push하면 마음대로 Build되도록 한다. 참고 : htps : // 코 m / 요헤이 __K / ms / fbc07454 bb559d6c1

만든 gitHub의 리포지토리는 이하.
htps : // 기주 b. 이 m / k도 오 g / R_이런 r

이것으로 우선 R의 환경을 container에 갇혀 필요에 따라 패키지 가져오는 곳까지 달성.

사실은 이 컨테이너에서 R studio server 기동해 local로부터 들어가고 싶었지만 어쩐지 움직이지 않았습니다. R studio server는 jupyter와 비교해 web상에 정보 적고 어렵다.

Singularity r-for-metagenome-latest.img:~/r/amplicon> /usr/lib/rstudio-server/bin/rstudio-server start
/usr/lib/rstudio-server/bin/rstudio-server: 1: eval: systemctl: not found
Singularity r-for-metagenome-latest.img:~/r/amplicon> /usr/lib/rstudio-server/bin/rstudio-server verify-installation
Server is running and must be stopped before running verify-installation
Singularity r-for-metagenome-latest.img:~/r/amplicon> /usr/lib/rstudio-server/bin/rstudio-server stop
/usr/lib/rstudio-server/bin/rstudio-server: 1: eval: systemctl: not found
rsession: no process found