Taken verzenden vanuit R-hulpprogramma's voor Visual StudioSubmit jobs from R Tools for Visual Studio

R-hulpprogramma's voor Visual Studio (RTVS) is een gratis, open-source-uitbreiding voor de Community (gratis), Professional en Enterprise-edities van beide Visual Studio 2017, en Visual Studio 2015 Update 3of hoger.R Tools for Visual Studio (RTVS) is a free, open-source extension for the Community (free), Professional, and Enterprise editions of both Visual Studio 2017, and Visual Studio 2015 Update 3 or higher. RTVS is niet beschikbaar voor Visual Studio 2019.RTVS is not available for Visual Studio 2019.

RTVS verbetert uw R-werkstroom door het aanbieden van hulpprogramma's zoals de R interactieve venster (REPL), intellisense (code is voltooid), tekenen visualisatie via R-bibliotheken zoals ggplot2 en ggviz, Foutopsporing van R-code, en nog veel meer.RTVS enhances your R workflow by offering tools such as the R Interactive window (REPL), intellisense (code completion), plot visualization through R libraries such as ggplot2 and ggviz, R code debugging, and more.

Uw omgeving instellenSet up your environment

  1. Installeer R Tools voor Visual Studio.Install R Tools for Visual Studio.

    RTVS in Visual Studio 2017 installeren

  2. Selecteer de Data science en analytische toepassingen werkbelasting, selecteer vervolgens de R taalondersteuning, Runtime-ondersteuning voor de ontwikkeling van R, en Microsoft R Client opties.Select the Data science and analytical applications workload, then select the R language support, Runtime support for R development, and Microsoft R Client options.

  3. U moet openbare en persoonlijke sleutels voor SSH-verificatie.You need to have public and private keys for SSH authentication.

  4. Installeer ML Server op uw computer.Install ML Server on your machine. ML-Server biedt de RevoScaleR en RxSpark functies.ML Server provides the RevoScaleR and RxSpark functions.

  5. Installeer PuTTY voor een compute-context om uit te voeren RevoScaleR functies van de lokale client met uw HDInsight-cluster.Install PuTTY to provide a compute context to run RevoScaleR functions from your local client to your HDInsight cluster.

  6. U hebt de mogelijkheid om toe te passen van de Data Science-instellingen aan uw Visual Studio-omgeving, waarmee u een nieuwe indeling voor uw werkruimte voor de R-hulpprogramma's.You have the option to apply the Data Science Settings to your Visual Studio environment, which provides a new layout for your workspace for the R tools.

    1. Om op te slaan in de huidige instellingen voor Visual Studio, gebruikt u de Extra > instellingen exporteren en importeren opdracht, en selecteer vervolgens geselecteerde omgevingsinstellingen exporteren en geef een bestandsnaam op.To save your current Visual Studio settings, use the Tools > Import and Export Settings command, then select Export selected environment settings and specify a file name. Gebruik dezelfde opdracht als u deze instellingen herstellen, en selecteer importeren geselecteerd omgevingsinstellingen.To restore those settings, use the same command and select Import selected environment settings.

    2. Ga naar de R-hulpprogramma's menu item, selecteer vervolgens Data Science-instellingen... .Go to the R Tools menu item, then select Data Science Settings....

      Data Science-instellingen...

      Notitie

      Met behulp van de methode in stap 1, u kunt ook opslaan en herstellen van de indeling van de gegevenswetenschappers van elk persoonlijke gegevens in plaats van herhalende de Data Science instellingen opdracht.Using the approach in step 1, you can also save and restore your personalized data scientist layout, rather than repeating the Data Science Settings command.

Lokale R-methoden uitvoerenExecute local R methods

  1. Uw ML-Services van HDInsight-cluster maken.Create your HDInsight ML Services cluster.

  2. Installeer de RTVS extensie.Install the RTVS extension.

  3. Download de voorbeelden zip-bestand.Download the samples zip file.

  4. Open examples/Examples.sln om te starten van de oplossing in Visual Studio.Open examples/Examples.sln to launch the solution in Visual Studio.

  5. Open de 1-Getting Started with R.R -bestand in de A first look at R oplossingenmap.Open the 1-Getting Started with R.R file in the A first look at R solution folder.

  6. Vanaf de bovenkant van het bestand, drukt u op Ctrl + Enter per regel, één voor één verzenden naar het R interactieve venster.Starting at the top of the file, press Ctrl+Enter to send each line, one at a time, to the R Interactive window. Sommige regels kunnen even duren tijdens de installatie van pakketten.Some lines might take a while as they install packages.

    • U kunt ook kunt u selecteert u alle regels in het R-bestand (Ctrl + A), klikt u vervolgens alle (Ctrl + Enter) worden uitgevoerd, of Selecteer het uitvoeren van interactieve pictogram op de werkbalk.Alternatively, you can select all lines in the R file (Ctrl+A), then either execute all (Ctrl+Enter), or select the Execute Interactive icon on the toolbar. Uitvoeren van interactieveExecute interactive
  7. Nadat alle regels in het script is uitgevoerd, ziet u uitvoer die vergelijkbaar is met dit:After running all the lines in the script, you should see an output similar to this:

    Data Science-instellingen...

Verzenden van taken naar een ML-Services van HDInsight-clusterSubmit jobs to an HDInsight ML Services cluster

Met behulp van een Microsoft ML Server/Microsoft R Client van een Windows-computer die zijn uitgerust met PuTTY, kunt u een compute-context die wordt uitgevoerd gedistribueerde RevoScaleR functies van de lokale client met uw HDInsight-cluster.Using a Microsoft ML Server/Microsoft R Client from a Windows computer equipped with PuTTY, you can create a compute context that will run distributed RevoScaleR functions from your local client to your HDInsight cluster. Gebruik RxSpark te maken van de compute-context, op te geven uw gebruikersnaam, het Apache Hadoop-cluster edge-knooppunt, SSH-switches, enzovoort.Use RxSpark to create the compute context, specifying your username, the Apache Hadoop cluster's edge node, SSH switches, and so forth.

  1. Het adres van ML-Services-edge-knooppunt op HDInsight is CLUSTERNAME-ed-ssh.azurehdinsight.net waar CLUSTERNAME is de naam van uw cluster ML-Services.The ML Services edge node address on HDInsight is CLUSTERNAME-ed-ssh.azurehdinsight.net where CLUSTERNAME is the name of your ML Services cluster.

  2. Plak de volgende code in het R interactieve venster in Visual Studio, het wijzigen van de waarden van de setup-variabelen moeten overeenkomen met uw omgeving.Paste the following code into the R Interactive window in Visual Studio, altering the values of the setup variables to match your environment.

    # Setup variables that connect the compute context to your HDInsight cluster
    mySshHostname <- 'r-cluster-ed-ssh.azurehdinsight.net ' # HDI secure shell hostname
    mySshUsername <- 'sshuser' # HDI SSH username
    mySshClientDir <- "C:\\Program Files (x86)\\PuTTY"
    mySshSwitches <- '-i C:\\Users\\azureuser\\r.ppk' # Path to your private ssh key
    myHdfsShareDir <- paste("/user/RevoShare", mySshUsername, sep = "/")
    myShareDir <- paste("/var/RevoShare", mySshUsername, sep = "/")
    mySshProfileScript <- "/usr/lib64/microsoft-r/3.3/hadoop/RevoHadoopEnvVars.site"
    
    # Create the Spark Cluster compute context
    mySparkCluster <- RxSpark(
          sshUsername = mySshUsername,
      sshHostname = mySshHostname,
      sshSwitches = mySshSwitches,
      sshProfileScript = mySshProfileScript,
      consoleOutput = TRUE,
      hdfsShareDir = myHdfsShareDir,
      shareDir = myShareDir,
      sshClientDir = mySshClientDir
    )
    
    # Set the current compute context as the Spark compute context defined above
    rxSetComputeContext(mySparkCluster)
    

    Instellen van de Spark-context

  3. Voer de volgende opdrachten uit in het R interactieve venster:Execute the following commands in the R Interactive window:

    rxHadoopCommand("version") # should return version information
    rxHadoopMakeDir("/user/RevoShare/newUser") # creates a new folder in your storage account
    rxHadoopCopy("/example/data/people.json", "/user/RevoShare/newUser") # copies file to new folder
    

    Als het goed is, wordt ongeveer de volgende uitvoer weergegeven:You should see an output similar to the following:

    Uitvoering van de opdracht geslaagd rx

  4. Controleer de rxHadoopCopy met succes gekopieerde de people.json bestand van het voorbeeld van gegevens de map naar de zojuist gemaakte /user/RevoShare/newUser map:Verify that the rxHadoopCopy successfully copied the people.json file from the example data folder to the newly created /user/RevoShare/newUser folder:

    1. Selecteer in het deelvenster van de cluster HDInsight ML-Services in Azure opslagaccounts in het menu links.From your HDInsight ML Services cluster pane in Azure, select Storage accounts from the left-hand menu.

      Opslagaccounts

    2. Selecteer het standaardopslagaccount voor uw cluster, zodat de naam van de container en de map.Select the default storage account for your cluster, making note of the container/directory name.

    3. Selecteer Containers in het menu links in het deelvenster storage-account.Select Containers from the left-hand menu on your storage account pane.

      Containers

    4. De containernaam van uw cluster selecteert, blader naar de gebruiker map (mogelijk moet u op meer laden aan de onderkant van de lijst) en selecteer vervolgens RevoShare, vervolgens nieuwegebruiker.Select your cluster's container name, browse to the user folder (you might have to click Load more at the bottom of the list), then select RevoShare, then newUser. De people.json bestand moet worden weergegeven de newUser map.The people.json file should be displayed in the newUser folder.

      Gekopieerde bestand

  5. Nadat u klaar met de huidige Apache Spark-context bent, moet u voorkomen dat deze.After you are finished using the current Apache Spark context, you must stop it. U kunt verschillende contexten niet tegelijk uitvoeren.You cannot run multiple contexts at once.

    rxStopEngine(mySparkCluster)
    

Volgende stappenNext steps