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Une courte démonstration pour lancer un projet R avec le datalab SSP Cloud

Lancer un projet R avec le datalab

Une courte démonstration pour utiliser R avec le datalab SSP Cloud: travailler avec du code Git et des données hébergées sur Mes Fichiers du datalab.

Configuration de l'environnement

• Ouvrir le catalogue de service

• Lancer et ouvrir un service RStudio

• Se connecter avec les identifiants suivants:

  • user: onyxia

  • password: Votre mot de passe pour vos services

    Vous pouvez le trouver sur votre compte ou le copier depuis directement Mes services en cliquant sur la clef

• Dans votre RStudio, clonez et ouvrez ce projet:

  git2r::clone("https://github.com/RLesur/sspcloud-demo.git", "sspcloud-demo")
  rstudioapi::openProject("sspcloud-demo")
  

• Installer les dépendances déclarées dans le fichier DESCRIPTION

Utilisation du système de stockage

Cheatsheet (Antisèche)

Trouver le nom de son bucket personnel

Chaque utilisateur du SSP Cloud dispose d'un espace de stockage personnel sur le système de stockage du SSP Cloud. Ces espaces de stockage s'appellent des buckets.

Pour trouver le nom de son espace personnel de stockage, on peut se rendre sur la page mes fichiers. On trouve alors le nom de son bucket personnel.

Télécharger un fichier

aws.s3::save_object(object, bucket, region = "")

Importer un fichier

aws.s3::put_object(file, object, bucket, region = "")

Exemple #1 : Importer un rapport R Markdown

Le fichier s3.Rmd présente les commandes de base pour gérer ses fichiers cloud

• générer le rapport

  # Modifier le bucket ci-dessous (renseignez votre bucket)
  bucket <- "f7sggu"
  
  rmarkdown::render("s3.Rmd", params = list(bucket = bucket), output_dir = "out")
  

• Importer le rapport

  source("_upload.R")
  

Exemple #2 : Travailler avec des données stockées sur MinIO

Un exemple minimal est présent dans le fichier datasaurus.R :

• les données du datasaurus sont publiquement disponibles à cette adresse https://minio.lab.sspcloud.fr/f7sggu/sspcloud-demo/data/datasaurus.csv
• on construit un graphique ggplot qu'on sauvegarde en png et qu'on uploade sur MinIO

Pour exécuter ce pipeline :

source("datasaurus.R")