RStuido Server 选择不同的 R 版本（conda 中的不同 R 版本）

自从上一次服务器重装系统之后，总感觉缺少了一些东西，安装R包很多依赖库报错，也可以解决，但总是存在，烦。

一天，一个同事问我说ggpubr包安装不成功，我就自己试了一下，真的是……安装不成功。

当你到了我这个年纪（破罐子破摔），你就会知道，「如果有包安装不上，那就不安装了」。所以我就用资深数据分析师那意味深长的语气劝他（而且一定要营造出分析结果不理想是他数据的问题），R包有很多，为何不换一个呢？

今天，另一个同事告诉我，说服务器的clusterProfiler和enrichplot自从重新装了服务器，就没有安装成功做，做分析都是放到个人电脑上去做的。不能忍，今天就解决。因为我知道，折腾一下总能解决，但是我只想躺平。

1. 系统环境

操作系统 centos7
R 版本 MRO4.0.2
有root权限
需要安装 clusterProfiler和 enrichplot包

2. 头脑风暴

我有一个设想：

用root权限，新建一个环境 R4.1，然后在里面安装R4.1
在R4.1中安装那几个包
将Rstudio的R版本设置为新建环境的R4.1

我的顾虑：

不确定我用root新建的环境，能不能让大家使用
不确定Rstudio-server能不能指定新建环境中的R4.1版本

3. 新建conda环境并激活进入

因为conda环境还挺大，所以我在空间大的地方，新建文件夹R4.1_and_Rstudio

「新建环境：」

conda create -p /mnt/data/R4.1_and_Rstudio

「激活进入环境：」

source activate /mnt/data/R4.1_and_Rstudio/

4. 安装R最新版`R4.1.0`

一行代码搞定：

conda install -c conda-forge r-base

安装成功之后，进入R：


R version 4.1.0 (2021-05-18) -- "Camp Pontanezen"
Copyright (C) 2021 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-conda-linux-gnu (64-bit)

R是自由软件，不带任何担保。
在某些条件下你可以将其自由散布。
用'license()'或'licence()'来看散布的详细条件。

R是个合作计划，有许多人为之做出了贡献.
用'contributors()'来看合作者的详细情况
用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用R或R程序包。

用'demo()'来看一些示范程序，用'help()'来阅读在线帮助文件，或
用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。
用'q()'退出R.

>

可以看到，R4.1.0安装成功。

5. 安装最新版RStudio

一行代码搞定：

wget https://download2.rstudio.org/server/centos7/x86_64/rstudio-server-rhel-1.4.1717-x86_64.rpm
sudo yum install rstudio-server-rhel-1.4.1717-x86_64.rpm

❝

好吧，这是两行。

❞

6. 修改设置Rstudio-server选择R版本

修改参数：

vi /etc/rstudio/rserver.conf

将下面代码放到里面：

rsession-which-r=/mnt/data/R4.1_and_Rstudio/bin/R # 注意，这里是我们服务器上R4.1.0的路径

「重启Rstudio-server」

sudo rstudio-server status              #查看RStudio-server
sudo rstudio-server stop                #关闭RStudio-server
sudo rstudio-server restart             #重启RStudio-server

重启之后，打开Rstudio-server，发现R版本已经变为R4.1.0了，搞定！

7. 在conda环境中安装R包

「R4.1.0」

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("clusterProfiler")

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("enrichplot")

原本以为能安装成功，结果发现报错，类似这样：

显示上面的包都安装失败，那我就分开安装，然后都安装成功了，最后这两个包也安装成功了。

胜利的喜悦：

8. Rstudio画图报错：`version ZLIB_1.2.9 not found`

其实，在R终端下，载入上面的软件包没问题，但是在Rstudio中载入就出错：

> library(clusterProfiler)
错误: package or namespace load failed for ‘clusterProfiler’ in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...):
 无法载入共享目标对象‘/mnt/data/R4.1_and_Rstudio/lib/R/library/png/libs/png.so’：:
  /lib64/libz.so.1: version `ZLIB_1.2.9' not found (required by /mnt/data/R4.1_and_Rstudio/lib/libpng16.so.16)
> library(clusterProfiler)
错误: package or namespace load failed for ‘clusterProfiler’ in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...):
 无法载入共享目标对象‘/mnt/data/R4.1_and_Rstudio/lib/R/library/png/libs/png.so’：:
  /lib64/libz.so.1: version `ZLIB_1.2.9' not found (required by /mnt/data/R4.1_and_Rstudio/lib/libpng16.so.16)

然后作图也报错：

> plot(1)
Error in RStudioGD() : 
  Shadow graphics device error: r error 4 (R code execution error)
此外: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

太难了，以为所有问题都解决了，出了这幺蛾子。

多年的（摸鱼）经验告诉我，不慌，先解决这个问题/lib64/libz.so.1: versionZLIB_1.2.9' not found`

先查看这个lib有哪些版本：

 strings /lib64/libz.so.1 |grep "ZLIB*"

结果：

ZLIB_1.2.0
ZLIB_1.2.0.2
ZLIB_1.2.0.8
ZLIB_1.2.2
ZLIB_1.2.2.3
ZLIB_1.2.2.4
ZLIB_1.2.3.3
ZLIB_1.2.3.4
ZLIB_1.2.3.5
ZLIB_1.2.5.1
ZLIB_1.2.5.2
ZLIB_1.2.7.1

果然没有ZLIB_1.2.9，那我看看服务器都有哪些/libz.so.1：

find / -name "libz.so.1"

选几个看看看有没有ZLIB_1.2.9，然后将lib64的lib删掉，重新建立软链接。

# 确认其中的某一个libz.so.1含有ZLIB_1.2.9
strings /home/softwares/anaconda3/lib/libz.so.1 |grep "ZLIB*"

# 替换
rm /usr/lib64/libz.so.1
# 也可以使用ln -s来创建软连接
cp /home/softwares/anaconda3/lib/libz.so.1 /usr/lib64/

再次运行Rstudio-server，搞定！

9. 其它人用Rstudio-server安装R包

因为现在Rstudio-server用的是conda环境中的R4.1，它会在conda环境中有一个library，普通用户没有写入的权限，安装R包时会在自己的路径下自动新建一个library。如果安装包出错，就进入conda的环境，安装即可，绝对可以成功。

特别好使！

10. 总结

1，conda新建环境安装R4.1.0，因为是全新的环境，可以安装任何包都不会报错，如果报错了，就分开安装，然后再安装，一般都能解决问题。

2，外部是可以用conda环境中的程序的，指定路径就行。

3，Rstudio-server可以指定R版本，在/etc/rstudio/rserver.conf设置一下就行

4，如果有些软件安装比较麻烦，各种报错，不要在root下安装了，直接新建conda环境，在环境中安装配置好，用得时候绝对调用就行。

5，没有安装不了的R包，折腾一下总能实现。

参考：

http://showteeth.tech/posts/741.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1819222

本文分享自微信公众号 - 生信科技爱好者（bioitee）。
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