在OSCER系统上使用R包
目录表
安装额外的R包
本节指导您在没有root访问权限的情况下在oser系统上本地安装R包。
我们强烈建议查看预安装的软件包，看看您想要的软件包是否已经安装在OSCER系统上。要做到这一点，请参考OSCER资源中有哪些R包可用？
下面的步骤将引导您完成在主目录中安装本地R包的过程。请注意，由于我们的自动删除策略，我们不建议在您的临时文件夹中安装R包。
在本例中，我们将从https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html安装ACSWR包
- 登录OSCER系统
- 通过输入（例如）：module Load R/4.0.3-foss-2020b来加载你需要的R版本的模块
- 通过输入：R开始一个R会话
- 要安装ACSWR包，输入：install.packages（c("ACSWR")）
- 安装包到‘ /usr/lib64/R/library ’（因为‘lib ’未指定）install.packages（c("ACSWR")）中的警告：‘lib = "/usr/lib64/R/library"’是不可写的。您想使用个人库吗？(y / n)
- 输入y，按“Enter”。这告诉R，您将在您可以访问的本地文件夹（您的主目录）中安装包。
- 接下来，系统会提示以下信息：是否要创建一个个人库~/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.3来安装软件包？(y / n)
- 输入y，按“Enter”。这将在您的主目录中创建文件夹/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.3。
- 接下来,您将获得以下消息要求你选择一个安装来源:——请选择一个凹口镜使用这个会话,HTTPS凹口镜1:0-Cloud (HTTPS) 2:阿尔及利亚(HTTPS) 3:澳大利亚(堪培拉)(HTTPS) 4:澳大利亚(墨尔本1)(HTTPS) 5:澳大利亚(墨尔本2)(HTTPS) 6:澳大利亚(佩斯)(HTTPS) 7:奥地利(HTTPS) 8:比利时(根特)(HTTPS) 9:巴西(PR) (HTTPS) 10:巴西(RJ) (HTTPS) 11:巴西(SP 1) (HTTPS) 12:巴西(SP 2) (HTTPS) 13:保加利亚(HTTPS) 14:加拿大（BC） [https] 15：加拿大（MB） [https] 16：加拿大（NS） [https] 17：智利1 [https] 18：智利2 [https] 19：中国（北京）[https] 20：中国（合肥）[https] 21：中国（广州）[https] 22：中国（兰州）[https] 23：中国（上海1）[https] 24：中国（上海2）[https] 25：哥伦比亚（卡利）[https] 26：捷克共和国[https] 27：丹麦[https] 28：东亚[https] 29：厄瓜多尔（昆卡）[https] 30：厄瓜多尔（基多）[https] 31：爱沙尼亚[https] 32：法国（里昂1）[https] 33：法国（里昂2）[https] 34：法国（马赛）[https] 35：法国（巴黎2）[https] 36：法国（巴黎2）[https] 37：德国（埃尔兰根）[https] 38：德国（Göttingen） [https] 39：德国（m
- 输入“1”，按“Enter”。
- 此时，系统将尝试下载源包并将其安装到您的主目录中。
- 完成后，您已经在主目录下的以下位置成功安装了ACSWR包：/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.3/ACSWR
在作业中运行R
下面的示例代码展示了如何通过批处理脚本提交R作业。如果您不熟悉OSCER的作业调度器或提交批处理脚本，请首先参考以下教程：
提交R作业的步骤：
步骤1：创建一个名为helloworld的示例R作业脚本。R并插入以下代码行：
打印(“hello world”)
步骤2：创建一个名为r_batch.sh的批处理提交文件，并插入以下代码行：
#！/bin/bash ## SBATCH——partition=normal #SBATCH——ntasks=1 #SBATCH——mem=1024 #SBATCH——output=r_output_%J.txt #SBATCH——error=r_error_%J.txt #SBATCH——time=12:00:00 #SBATCH——job-name=jobname #SBATCH——mail-user=youremailaddress@yourinstitution.edu #SBATCH——mail-type=ALL #SBATCH——chdir=/home/yourusername/directory_to_run_in # #################################################模块加载R/4.0.3-foss-2020b Rscript helloworld。R > output.txt
总之，批处理脚本在12小时内需要1个CPU核心和1024MB内存。如果您的作业希望在多个核心上并行运行，请在‘——ntasks=’中指定。如果它可以在节点中的所有内核上运行（目前在Schooner copmute节点上有20或24个内核），请将“——ntasks=1”替换为“——exclusive”，以请求整个节点，并防止其他作业同时在那里运行。
作业启动后，它运行以下命令：
模块加载R/4.0.3-foss-2020b
Rscript helloworld.r > output.txt
在作业正在运行的任何计算节点上。第一个命令准备运行R。第二个命令实际运行R脚本helloworld。R并将输出放在文件output.txt中。您可以将这些更改为适合您的任何值。注意：任何大的输出都应该放到/scratch空间中，因为您的主目录非常小（目前为20GB）。/scratch永远不会备份，并且会对旧文件（超过2周的文件）进行文件清除/清理。
步骤3：输入sbatch r_batch.sh提交批处理作业
步骤4：在成功完成作业后，您将在目录中发现三个新文件：output.txt、r_output_
步骤5：如果作业成功运行，您应该在output.txt中看到结果。如果您的R作业产生其他输出文件，它们也将在该目录中创建。
资源
其他支持参考可以在这里找到：
- http://www.rexamples.com/
- https://www.datamentor.io/r-programming/examples
- https://people.eng.unimelb.edu.au/aturpin/R/
- http://www.win-vector.com/blog/2016/01/parallel-computing-in-r/
- http://dept.stat.lsa.umich.edu/~jerrick/courses/stat701/notes/parallel.html
- https://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html
- https://www.rdocumentation.org/packages/parallel/versions/3.5.0
