Lancer un projet R avec le datalab
Une courte démonstration pour lancer un projet R avec le datalab SSP Cloud
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.
- Lancer et ouvrir un service RStudio
- Se connecter avec les identifiants suivants:
- user:
rstudio - password:
Votre mot de passe pour vos servicesVous 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
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 = "")
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 rapportsource("_upload.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
pnget qu'on uploade sur MinIO
Pour exécuter ce pipeline :
source("datasaurus.R")
Dernière mise à jour 1yr ago