Utiliser RevoScaleR pour installer des packages R
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) SQL Server 2017 (14.x)
Cet article décrit comment utiliser les fonctions RevoScaleR (version 9.0.1 et version ultérieure) pour installer les packages R sur SQL Server avec Machine Learning Services ou Services R. Les fonctions RevoScaleR peuvent être utilisées par des non administrateurs distants pour installer des packages sur SQL Server sans accès direct au serveur.
Fonctions RevoScaleR pour la gestion de packages
La table suivante décrit les fonctions utilisées pour l’installation et la gestion du package R.
| Fonction | Description |
|---|---|
| rxSqlLibPaths | Déterminez le chemin d’accès à la bibliothèque d’instances sur SQL Server distant. |
| rxFindPackage | Obtient le chemin d’accès pour un ou plusieurs packages sur SQL Server distant. |
| rxInstallPackages | Appelez cette fonction à partir d’un client R distant pour installer des packages dans un contexte de calcul SQL Server à partir d’un référentiel spécifié ou en lisant des packages zippés enregistrés localement. Cette fonction vérifie les dépendances et garantit la possibilité d’installation de tout package connexe sur SQL Server, exactement comme l’installation de packages R dans un contexte de calcul local. Pour utiliser cette option, vous devez activer la gestion des packages sur le serveur et la base de données. Les environnements client et serveur doivent avoir tous les deux la même version de RevoScaleR. |
| rxInstalledPackages | Obtient une liste des packages installés dans le contexte de calcul spécifié. |
| rxSyncPackages | Copiez des informations sur une bibliothèque de packages entre le système de fichiers et la base de données, pour le contexte de calcul spécifié. |
| rxRemovePackages | Supprime des packages d’un contexte de calcul spécifié. Il calcul également les dépendances et assure que les packages qui ne sont plus utilisés par d’autres packages sur SQL Server sont supprimés pour libérer des ressources. |
Prérequis
La gestion à distance active SQL Server. Pour plus d’informations, consultez Activer la gestion des packages R distants sur SQL Server.
Les versions RevoScaleR sont les mêmes sur les environnements client et serveur. Pour plus d’informations, consultez la section Obtenir des informations sur le package R.
Vous avez l’autorisation de vous connecter au serveur et à une base de données et d’exécuter les commandes R. Vous devez être membre d’un rôle de base de données qui vous autorise à installer des packages sur une instance et une base de données spécifiées.
Les packages de l’étendue partagée peuvent être installés par les utilisateurs appartenant au rôle
rpkgs-shareddans une base de données spécifiée. Tous les utilisateurs de ce rôle peuvent désinstaller des packages partagés.Des packages dans l’étendue privée peuvent être installés par tout utilisateur appartenant au rôle
rpkgs-privatedans une base de données. Néanmoins, les utilisateurs peuvent consulter et désinstaller uniquement leurs propres packages.Les propriétaires des bases de données peuvent utiliser des packages partagés ou privés.
Connexions clientes
Important
La prise en charge de Machine Learning Server (précédemment appelée R Server) a pris fin le 1er juillet 2022. Pour plus d’informations, consultez Qu’en est-il de Machine Learning Server ?
Une station de travail client peut être Microsoft R Client ou un Microsoft Machine Learning Server (des scientifiques des données utilisent souvent l’édition de développeur gratuit) sur le même réseau.
Lors de l’appel de fonctions de gestion de packages à partir d’un client R distant, vous devez créer un objet de contexte de calcul, à l’aide de la fonction RxInSqlServer. Par la suite, pour chaque fonction de gestion de packages que vous utilisez, transmettez le contexte de calcul en tant qu’argument.
L’identité de l’utilisateur est généralement spécifiée lors du paramétrage du contexte de calcul. Si vous ne spécifiez pas de nom d’utilisateur ni de mot de passe lorsque vous créez le contexte de calcul, l’identité de l’utilisateur exécutant le code R est utilisé.
À partir d’une ligne de commande, définissez une chaîne de connexion à l’instance et à la base de données.
Utilisez le constructeur RxInSqlServer pour définir un contexte de calcul SQL Server à l’aide de la chaîne de connexion.
sqlcc <- RxInSqlServer(connectionString = myConnString, shareDir = sqlShareDir, wait = sqlWait, consoleOutput = sqlConsoleOutput)Créez une liste des packages que vous souhaitez installer et enregistrez la liste dans une variable de chaîne.
packageList <- c("e1071", "mice")Appelez rxInstallPackages et transmettez le contexte de calcul et la variable de chaîne contenant les noms des packages.
rxInstallPackages(pkgs = packageList, verbose = TRUE, computeContext = sqlcc)Si des packages dépendants sont requis, ils sont également installés, en supposant qu’une connexion Internet est disponible sur le client.
Les packages sont installés à l’aide des informations d’identification de l’utilisateur qui effectue la connexion, dans l’étendue par défaut pour cet utilisateur.
Appeler des fonctions de gestion des packages dans des procédures stockées
Vous pouvez exécuter des fonctions de gestion des packages dans sp_execute_external_script. Dans ce cas, la fonction est exécutée à l’aide du contexte de sécurité de l’appelant de la procédure stockée.
Exemples
Cette section fournit des exemples d’utilisation de ces fonctions à partir d’un client distant lors de la connexion à une instance ou une base de données en tant que contexte de calcul.
Pour tous les exemples, vous devez fournir une chaîne de connexion ou un contexte de calcul qui requiert une chaîne de connexion. Cet exemple fournit un moyen de créer un contexte de calcul pour SQL Server :
instance_name <- "computer-name/instance-name";
database_name <- "TestDB";
sqlWait= TRUE;
sqlConsoleOutput <- TRUE;
connString <- paste("Driver=SQL Server;Server=", instance_name, ";Database=", database_name, ";Trusted_Connection=true;", sep="");
sqlcc <- RxInSqlServer(connectionString = connString, wait = sqlWait, consoleOutput = sqlConsoleOutput, numTasks = 4);
Selon l’emplacement du serveur et le modèle de sécurité, vous devrez peut-être fournir un domaine et une spécification de sous-réseau dans la chaîne de connexion ou utiliser une connexion SQL. Par exemple :
connStr <- "Driver=SQL Server;Server=myserver.financeweb.contoso.com;Database=Finance;Uid=RUser1;Pwd=RUserPassword"
Obtenir un chemin d’accès au package sur un contexte de calcul SQL Server distant
Cet exemple obtient le chemin d’accès au package RevoScaleR sur le contexte de calcul sqlcc.
sqlPackagePaths <- rxFindPackage(package = "RevoScaleR", computeContext = sqlcc)
print(sqlPackagePaths)
Résultats
« C:/Program Files/Microsoft SQL Server/MSSQL14.MSSQLSERVER/R_SERVICES/library/RevoScaleR »
Conseil
Si vous avez activé l’option pour afficher la sortie de la console SQL, vous pouvez obtenir des messages d’état à partir de la fonction qui précède l’instruction print. Une fois que vous avez terminé de tester votre code, définissez consoleOutput sur FALSE dans le constructeur de contexte de calcul pour éliminer les messages.
Obtenir les emplacements de plusieurs packages
L’exemple suivant obtient les chemins d’accès des packages RevoScaleR et lattice sur le contexte de calcul sqlcc. Lors de la recherche d’informations sur plusieurs packages, transmettez un vecteur de chaînes contenant les noms des packages.
packagePaths <- rxFindPackage(package = c("RevoScaleR", "lattice"), computeContext = sqlcc)
print(packagePaths)
Obtenir des versions de package sur un contexte de calcul distant
Exécutez cette commande à partir d’une console R pour obtenir les numéros de build et de version des packages installés sur le contexte de calcul, sqlServer.
sqlPackages <- rxInstalledPackages(fields = c("Package", "Version", "Built"), computeContext = sqlServer)
Installer un package sur SQL Server
Cet exemple installe le package prévisionnel et ses dépendances dans le contexte de calcul.
pkgs <- c("forecast")
rxInstallPackages(pkgs = pkgs, verbose = TRUE, scope = "private", computeContext = sqlcc)
Supprimer un package de SQL Server
Cet exemple supprime le package prévisionnel et ses dépendances du contexte de calcul.
pkgs <- c("forecast")
rxRemovePackages(pkgs = pkgs, verbose = TRUE, scope = "private", computeContext = sqlcc)
Synchroniser des packages entre la base de données et le système de fichiers
L’exemple suivant vérifie la base de données TestDB et détermine si tous les packages sont installés dans le système de fichiers. Si certains packages sont manquants, ils sont installés dans le système de fichiers.
# Instantiate the compute context
connectionString <- "Driver=SQL Server;Server=myServer;Database=TestDB;Trusted_Connection=True;"
computeContext <- RxInSqlServer(connectionString = connectionString )
# Synchronize the packages in the file system for all scopes and users
rxSyncPackages(computeContext=computeContext, verbose=TRUE)
La synchronisation des packages fonctionne pour chaque base de données et par utilisateur. Pour plus d’informations, consultez Synchronisation des packages R pour SQL Server.
Utilisez une procédure stockée pour répertorier les packages dans SQL Server
Exécutez cette commande à partir de Management Studio ou d’un autre outil qui prend en charge T-SQL, pour obtenir la liste des packages installés sur l’instance actuelle, à l’aide de rxInstalledPackages dans une procédure stockée.
EXEC sp_execute_external_script
@language=N'R',
@script=N'
myPackages <- rxInstalledPackages();
OutputDataSet <- as.data.frame(myPackages);
'
La fonction rxSqlLibPaths peut être utilisée pour déterminer la bibliothèque active utilisée par SQL Server Machine Learning Services. Ce script peut retourner uniquement le chemin d’accès de la bibliothèque pour le serveur actuel.
declare @instance_name nvarchar(100) = @@SERVERNAME, @database_name nvarchar(128) = db_name();
exec sp_execute_external_script
@language = N'R',
@script = N'
connStr <- paste("Driver=SQL Server;Server=", instance_name, ";Database=", database_name, ";Trusted_Connection=true;", sep="");
.libPaths(rxSqlLibPaths(connStr));
print(.libPaths());
',
@input_data_1 = N'',
@params = N'@instance_name nvarchar(100), @database_name nvarchar(128)',
@instance_name = @instance_name,
@database_name = @database_name;
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