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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.

Configuration de l'environnement

  • Lancer et ouvrir un service RStudio
  • Se connecter avec les identifiants suivants:
    • user: rstudio
    • 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 :
Pour exécuter ce pipeline :
source("datasaurus.R")