R auf dem Raspberry Pi installieren

[student]

Zur Zeit beschäftige ich mich ein wenig mit dem Thema IoT und insbesondere mit den R-Möglichkeiten. Dabei kann es hilfreich sein, Daten die von einem Sensor-Microcontroller-System erhoben werden auf einem z. B. Raspberry Pi zu sammeln und zu verarbeiten (Stichwort "Edge Computing").

Das soll als Vorrede reichen und wer sich näher für meine IoT-Experimente interessiert, siehe hier!

Nun endlich zur eigentlichen Botschaft des Beitrags: Ich möchte gerne die neuste R-Version auf dem Raspberry Pi installieren und weitergeholfen hat mir folgendes Skript:

1. Abschnitt: Installieren der erforderlichen Voraussetzungen:

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sudo apt install -y g++ gcc gfortran libreadline-dev libx11-dev libxt-dev \
libpng-dev libjpeg-dev libcairo2-dev xvfb \
libbz2-dev libzstd-dev liblzma-dev libtiff5 \
libssh-dev libgit2-dev libcurl4-openssl-dev \
libblas-dev liblapack-dev libopenblas-base \
zlib1g-dev openjdk-11-jdk \
texinfo texlive texlive-fonts-extra \
screen wget libpcre2-dev make cmake

2. Schritt: Herunterladen der aktuellen R-Version (R-4.2.2 ist natürlich durch die aktuelle Version zu ersetzen!):

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cd /usr/local/src
sudo wget https://cran.rstudio.com/src/base/R-4/R-4.2.2.tar.gz
sudo tar zxvf R-4.2.2.tar.gz

3. Schritt: Eine große Tasse Kaffee holen, kompilieren und installieren:

Code: Alles auswählen

cd R-4.2.2
sudo ./configure --enable-R-shlib --enable-memory-profiling --with-blas --with-lapack
sudo make
sudo make install

Der make-Schritt nimmt recht viel Zeit in Anspruch, danach läuft allerdings R auf dem Pi! Ich freue mich, wenn dieser Beitrag weiterhilft!

[Athomas]

Angeregt durch deinen Bericht habe ich den RStudio Server mit allem Pipapo (TeX, Quarto & Pandoc sowie (natürlich) R mit einer Vielzahl von Packages) in einer als „experimentell“ bezeichneten Version auf einem Raspi 4 installiert – allerdings unter Ubuntu 22.04 LTS.

Das Ganze läuft ordentlich, schon mit einem 4 GB Raspi und einer 64 GB microSD-Card. In einer „besseren“ Konfiguration (8GB + kleine externe SSD) läuft es natürlich runder!

Bei der Aktion hat mir der Artikel https://andresrcs.rbind.io/2022/08/22/rstudio_ide_arm/ sehr geholfen. Im Gegensatz zu der dort verwendeten RStudio-Version ist aktuell wohl Quarto und Pandoc nicht angebündelt, sondern muss separat installiert werden.

Ich nutze den Server im Heimnetz von meinem normalen (Windows-) PC aus, d.h. der übernimmt die ganze Arbeit für die Darstellung von RStudio im Browser (bei mir: Chrome). Von dieser Entlastung bei der Aufbereitung scheint die Performance auf dem Raspichen erkennbar zu profitieren!

Natürlich ist das Gerät keine Rakete, aber man kann durchaus ernsthafte Aufgaben damit angehen – zum Üben von R reicht das allemal! Ich habe bisher - trotz umfangreicher Versuche (etwa mit Quarto, ggplot2 und h2o) - keine unerwarteten Macken gefunden!

Das Ganze ist vor allem für R-Interessenten attraktiv, die eh schon einen Raspi haben und ihren normalen PC nicht mit Installationsexperimenten stressen wollen…

Die Prozedur ist aufwändig, es wird wirklich viel kompiliert! Aber – das ist das Schöne beim Raspi – wenn man eine Version fertig hat, kann man sie kopieren und auf einem anderen Raspi (des gleichen Typs) laufen lassen!

RStudio Server Raspi Screenshot.jpg [attachment=0]RStudio Server Raspi Screenshot 2.jpg

[student]

Sehr schön! Andrés Castro Socolich scheint Erfahrung mit ARM-Systemen zu haben, ich habe ihn auch schon "entdeckt"!

In meinen "IoT-Projekten" soll der Pi die Rolle des "Edge-Computers" übernehmen, d. h., die nötige Datenverarbeitung (= was ich dafür halte) und die Daten dann zur weiteren kalten Datenverarbeitung speichern (DB oder einfache Datei). Ich arbeite gerade an einem Beispiel dazu. Konkret soll der Pi Temperaturdaten darstellen, eine auftretendes Ereignis identifizieren und daraufhin ein "Ereignismail" verschicken. Sieht recht gut aus, ich muss nur noch schneiden und rendern....

[Athomas]

Angeregt durch deinen Bericht habe ich den RStudio Server mit allem Pipapo (TeX, Quarto & Pandoc sowie (natürlich) R mit einer Vielzahl von Packages) in einer als „experimentell“ bezeichneten Version auf einem Raspi 4 installiert – allerdings unter Ubuntu 22.04 LTS.

Geht auch mit Raspberry Pi OS !

[student]

Prima!

Gab es etwas, worauf man achten muss? Oder ging es problemlos?

[bigben]

Ich habe für so etwas überhaupt keine Anwendung. Ich muss aber zugeben, dass Ihr meinen Spieltrieb kitzelt. Vorläufig warte ich mal ab, bis der neue Raspberry Pie 5 wirklich im deutschen Markt angekommen ist (kann man bei Amazon schon bestellen aber noch in teuer und mit Lieferdatum in 1 bis 3 Monaten).
Danach stellt sich vielleicht die Frage nach der problemlosen Installation, denn Linux ist bei mir sehr, sehr lange her. Wie ist das eigentlich mit dem Netzwerk. Einfach nur im Router eine feste IP zuordnen und los geht's oder muss man dazu auch noch lesen und sich einarbeiten?

GLG,
Bernhard

[Athomas]

Gab es etwas, worauf man achten muss? Oder ging es problemlos?

Sorry, dass ich jetzt erst antworte - ich hatte Deine Frage übersehen!

"Problemlos" würde ich nicht sagen, aber einige der (kleineren) Probleme rühren daher, dass ich auch eine stattliche Anzahl von R-Packages mitinstalliert habe und diese zum Teil spezielle Libraries benötigen - die standardmäßig nicht vorhanden sind. Dann muss man halt die Libraries nachinstallieren und anschließend in R das Package (und die in der Folge von dem Ausfall betroffenen) installieren.

Oder man guckt sich vorher die Beschreibung der Packages an und prüft, ob die erforderlichen Libraries alle da sind - aber weil ich ein paar hundert Packages "auf Vorrat" installiere, bevorzuge ich die "Versuch und Irrtum"-Strategie mit einigen (wenigen) Ausfällen...

Für die Installation der "richtigen" RStudio(-Server)(-Experimental)-Version hilfreich ist die Posit-Seite https://dailies.rstudio.com/.
Wie in der Installations-Anleitung (https://andresrcs.rbind.io/2022/08/22/rstudio_ide_arm/) beschrieben, muss es natürlich immer die "arm64"-Version sein, "Raspberry Pi OS" beruht wohl auf derselben Debian-Version wie Ubuntu 20.04, deshalb dafür auch die entsprechende (arm64-) Version von RStudio auswählen. (Bevor sich jemand wundert: die Anleitung bezieht sich auf die IDE-Version von RStudio, ich habe immer die Server-Version installiert!)

Andes als in der "Anleitung" dargestellt sind aktuell - soweit ich es gesehen habe - Quarto und Pandoc nicht mehr an die Experimental-Versionen von RStudio angebündelt und müssen bei Bedarf separat installiert werden, was aber kein Problem ist. Aktuelle Versionen von Quarto und Pandoc sind in der o.g. "Anleitung" verlinkt.

[Athomas]

Vorläufig warte ich mal ab, bis der neue Raspberry Pie 5 wirklich im deutschen Markt angekommen ist

Ich auch, ich bin mal gespannt, wie der sich schlägt!

Danach stellt sich vielleicht die Frage nach der problemlosen Installation

Weitgehend problemarm (s.o.) - aber ich habe schon diverse Male einen Ubuntu-basierten RStudio Server installiert und kann sagen, dass ich mir in den ersten Durchläufen einige (jetzt trivial scheinende) Erkenntnisse erkämpfen musste...

Einfach nur im Router eine feste IP zuordnen und los geht's oder muss man dazu auch noch lesen und sich einarbeiten?

Beide Male "ja" - wenn Du das Ding im Netz hast und er auf Eingaben wartet, solltest Du die Adresse im Router "fixieren" - aber bis man ihn soweit hat, ist eine gewisse Beschäftigung mit der Materie unumgänglich!

Ganz fein ist man natürlich raus, wenn man jemanden kennt, der diesen Prozess schon hinter sich hat !

[student]

Hallo Athomas,

danke für die Beschreibung! Ich warte auch auf den Pi 5 und dann werde ich RStudio installieren...

Wie geschrieben, ich muss endlich das nächste Video fertig stellen und dann, so mein Plan, versuche ich mal eine Datenbank auf dem Pi zu installieren und die Daten von mind. 2 Pi Pico´s darin abzulegen. Natürlich unter R. Alles spannend!

[student]

So, das Video IoT und R, R & Raspberry Pi ist endlich fertig: https://youtu.be/skRhK9mGwHQ

In diesem wird beschrieben, wie die durch den Raspberry Pico gesammelten Daten über MQTT an den Raspberry Pi gesendet und ausgewertet werden. Das Wesentliche der R-Funktion ist das Versenden eines Alarm-Mail bei Auftreten eines (Temperatur-)Ereignisse.

Hier als Überblick: