Come installare R su Debian/Ubuntu
Questa guida spiega come installare il linguaggio di programmazione R sul tuo server Debian o Ubuntu. R è un linguaggio open-source ampiamente utilizzato per lo sviluppo di software statistico, l'analisi dei dati e la visualizzazione.
Ordinare un server
Per eseguire R e le tue analisi dati, HostMyServers offre diverse opzioni:
- VPS Performance - Ideale per calcoli intensivi
- VPS NVMe - Ottimo rapporto qualità/prezzo
- Server dedicati Eco - Per grandi dataset
- Server dedicati Performance - Prestazioni massime per il machine learning
Prerequisiti
- Accesso SSH root o utente con sudo
- Debian 11/12 o Ubuntu 20.04/22.04/24.04
- Minimo 1 GB di RAM (2 GB+ consigliati per calcoli pesanti)
Perché usare R?
R è particolarmente adatto per:
- Analisi statistica: Test, modelli di regressione, analisi della varianza
- Visualizzazione dei dati: Grafici pronti per la pubblicazione con ggplot2
- Machine Learning: Classificazione, clustering, reti neurali
- Bioinformatica: Analisi genomica e proteomica
- Finanza: Analisi del rischio, modellazione finanziaria
Passaggio 1: Installazione delle dipendenze
Poiché R è un progetto in sviluppo attivo, l'ultima versione stabile non è sempre disponibile nei repository Debian/Ubuntu. Aggiungeremo il repository esterno mantenuto da CRAN.
Aggiornamento del sistema
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Installazione degli strumenti necessari
sudo apt install -y dirmngr gnupg apt-transport-https ca-certificates software-properties-common
Questi pacchetti forniscono:
dirmngr: Gestione dei certificati e operazioni di retegnupg: Gestione delle chiavi GPGapt-transport-https: Supporto HTTPS per APTca-certificates: Certificati delle autorità di certificazionesoftware-properties-common: Gestione dei repository
Passaggio 2: Aggiunta del repository CRAN
Aggiungere la chiave GPG
sudo gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key '95C0FAF38DB3CCAD0C080A7BDC78B2DDEABC47B7'
sudo gpg --armor --export '95C0FAF38DB3CCAD0C080A7BDC78B2DDEABC47B7' | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_debian_key.asc
Aggiungere il repository per la tua distribuzione
Per Debian 11 (Bullseye)
echo "deb http://cloud.r-project.org/bin/linux/debian bullseye-cran40/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/r-project.list
Per Debian 12 (Bookworm)
echo "deb http://cloud.r-project.org/bin/linux/debian bookworm-cran40/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/r-project.list
Per Ubuntu 22.04 (Jammy)
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu jammy-cran40/"
Per Ubuntu 24.04 (Noble)
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu noble-cran40/"
Aggiornare la lista dei pacchetti
sudo apt update
Passaggio 3: Installazione di R
Verificare la versione disponibile
apt-cache policy r-base
Installare R
sudo apt install -y r-base r-base-dev
Il pacchetto r-base-dev include gli strumenti di sviluppo necessari per compilare pacchetti R dai sorgenti.
Verificare l'installazione
R --version
Dovresti vedere qualcosa come:
R version 4.4.x (2024-xx-xx) -- "Pile of Leaves"
Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu
Passaggio 4: Utilizzo di R
Avviare R in modalità interattiva
Per uso personale:
R
Per installare pacchetti disponibili a tutti gli utenti:
sudo -i R
Interfaccia R
Una volta in R, vedrai il prompt >. Ecco alcuni comandi di base:
# Visualizzare la versione
version
# Ottenere aiuto
help()
# Uscire da R
q()
Passaggio 5: Installazione di pacchetti da CRAN
R dispone di migliaia di pacchetti disponibili su CRAN (Comprehensive R Archive Network).
Installare un pacchetto
Nell'interprete R:
install.packages('nome_pacchetto')
Esempio: Installazione di pacchetti comuni
# Manipolazione dati
install.packages('dplyr')
install.packages('tidyr')
install.packages('data.table')
# Visualizzazione
install.packages('ggplot2')
# Machine Learning
install.packages('caret')
install.packages('randomForest')
# Report
install.packages('rmarkdown')
install.packages('knitr')
Caricare un pacchetto
library(ggplot2)
Esempio pratico con txtplot
Installiamo un pacchetto semplice per creare grafici ASCII:
# Installare il pacchetto
install.packages('txtplot')
# Caricare il pacchetto
library('txtplot')
# Creare un grafico semplice
txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')
Risultato:
+----+--------+--------+-------+--------+--+
120 + * +
| |
d 100 + * +
i | * * |
s 80 + * * +
t | * * * |
a 60 + * +
n | * * * |
c 40 + * ** +
e | * * * * |
20 + * * * +
+----+--------+--------+-------+--------+--+
5 10 15 20 25
speed
Passaggio 6: Installazione di RStudio Server (opzionale)
RStudio Server fornisce un'interfaccia web per R.
Scaricare e installare RStudio Server
Per Debian/Ubuntu:
# Installare le dipendenze
sudo apt install -y gdebi-core
# Scaricare RStudio Server (verifica l'ultima versione su https://posit.co/download/rstudio-server/)
wget https://download2.rstudio.org/server/jammy/amd64/rstudio-server-2024.04.2-764-amd64.deb
# Installare
sudo gdebi rstudio-server-2024.04.2-764-amd64.deb
Verificare lo stato
sudo systemctl status rstudio-server
Configurare il firewall
sudo ufw allow 8787/tcp
sudo ufw reload
Accedere a RStudio Server
Apri il browser e vai a:
http://IP_SERVER:8787
Accedi con le tue credenziali Linux.
Configurazione avanzata
Impostare un mirror CRAN predefinito
Crea o modifica il file .Rprofile:
nano ~/.Rprofile
Aggiungi:
options(repos = c(CRAN = "https://cloud.r-project.org"))
Installare pacchetti di sistema per R
Alcuni pacchetti R richiedono librerie di sistema:
# Per pacchetti con dipendenze comuni
sudo apt install -y libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev libfontconfig1-dev libharfbuzz-dev libfribidi-dev libfreetype6-dev libpng-dev libtiff5-dev libjpeg-dev
Aumentare la memoria disponibile
Per calcoli pesanti, puoi aumentare il limite di memoria in R:
# Verificare la memoria disponibile
memory.limit()
# Su Linux, il limite è generalmente la RAM disponibile
Script R da riga di comando
Eseguire uno script R
Rscript mio_script.R
Esempio di script
Crea un file analisi.R:
#!/usr/bin/env Rscript
# Caricare i dati
data <- read.csv("dati.csv")
# Statistiche descrittive
summary(data)
# Salvare i risultati
write.csv(summary(data), "risultati.csv")
print("Analisi completata!")
Eseguilo:
Rscript analisi.R
Pacchetti popolari per dominio
Data Science
| Pacchetto | Descrizione |
|---|---|
tidyverse | Collezione di pacchetti per data science |
dplyr | Manipolazione dati |
ggplot2 | Visualizzazione |
readr | Importazione dati |
tidyr | Pulizia dati |
Machine Learning
| Pacchetto | Descrizione |
|---|---|
caret | Framework ML unificato |
randomForest | Foreste casuali |
xgboost | Gradient boosting |
keras | Deep learning |
mlr3 | Framework ML moderno |
Statistica
| Pacchetto | Descrizione |
|---|---|
stats | Statistiche di base (incluso) |
lme4 | Modelli misti |
survival | Analisi di sopravvivenza |
forecast | Serie temporali |
Risoluzione dei problemi
Errore durante l'installazione di un pacchetto
Se ottieni errori di compilazione:
# Installare gli strumenti di sviluppo
sudo apt install -y build-essential
# Installare le dipendenze comuni
sudo apt install -y libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev
Pacchetto non trovato
Verifica di usare il nome corretto del pacchetto su CRAN.
Memoria insufficiente
Se R esaurisce la memoria:
# Pulire l'ambiente
rm(list = ls())
# Forzare la garbage collection
gc()
Verificare i pacchetti installati
# Elencare tutti i pacchetti
installed.packages()
# Verificare se un pacchetto è installato
"ggplot2" %in% rownames(installed.packages())
Aggiornamento di R
Per aggiornare R all'ultima versione:
sudo apt update
sudo apt upgrade r-base r-base-dev
Dopo un aggiornamento importante di R, potrebbe essere necessario reinstallare i pacchetti.