Databricksに光沢がある

Shiny は CRAN で利用可能な R パッケージで、対話型の R アプリケーションとダッシュボードを構築するために使用されます。 Databricks クラスターでホストされている RStudio サーバー 内で Shiny を使用できます。 また、Databricks ノートブックから直接 Shiny アプリケーションを開発、ホスト、共有することもできます。

Shiny の使用を開始するには、 Shiny のチュートリアルを参照してください。 これらのチュートリアルは、Databricks ノートブックで実行できます。

この記事では、Databricks でシャイニー アプリケーションを実行し、シャイニー アプリケーション内で Apache Spark を使用する方法について説明します。

Rノートブック内の光沢のある

R ノートブック内の Shiny の使用を開始する

シャイニーパッケージは Databricks Runtimeに含まれています。 ホストされている RStudio と同様に、Databricks R ノートブック内で Shiny アプリケーションを対話的に開発およびテストできます。

開始するには、次の手順に従ってください。

1. R ノートブックを作成します。

2. Shiny パッケージをインポートし、サンプル アプリ 01_hello を次のように実行します。

     library(shiny)
     runExample("01_hello")
   

3. アプリの準備ができると、出力には、新しいタブを開くクリック可能なリンクとして Shiny アプリの URL が含まれます。 このアプリを他のユーザーと共有するには、「 Shiny アプリの URL を共有する」を参照してください。

   

注

• コマンド結果には、例に示すデフォルトのログメッセージ(Listening on http://0.0.0.0:5150)と同様にログメッセージが表示されます。

• Shiny アプリケーションを停止するには、[ キャンセル] をクリックします。

• Shiny アプリケーションは、ノートブック R プロセスを使用します。 ノートブックをクラスターから切り離すか、アプリケーションを実行しているセルをキャンセルすると、Shiny アプリケーションは終了します。 Shiny アプリケーションの実行中に他のセルを実行することはできません。

Databricks Git フォルダーから Shiny アプリを実行する

Databricks Git フォルダーにチェックインされている Shiny アプリを実行できます。

1. リモート Git リポジトリを複製します。

2. アプリケーションを実行します。

   library(shiny)
   runApp("006-tabsets")
   

ファイルから光沢のあるアプリを実行する

Shiny アプリケーション コードがバージョン管理によって管理されるプロジェクトの一部である場合は、ノートブック内で実行できます。

注

絶対パスを使用するか、 setwd()を使用して作業ディレクトリを設定する必要があります。

1. 次のようなコードを使用して、リポジトリからコードをチェックアウトします。

     %sh git clone https://github.com/rstudio/shiny-examples.git
     cloning into 'shiny-examples'...
   

2. アプリケーションを実行するには、次のようなコードを別のセルに入力します。

   library(shiny)
   runApp("/databricks/driver/shiny-examples/007-widgets/")
   

光沢のあるアプリの URLを共有する

アプリの起動時に生成される Shiny アプリの URL は、他のユーザーと共有できます。 クラスターに対する CAN ATTACH TO 権限を持つ Databricks ユーザーは、アプリとクラスターの両方が実行されている限り、アプリを表示および操作できます。

アプリが実行されているクラスターが終了すると、アプリにアクセスできなくなります。 自動終了はクラスター設定で 無効にできます 。

Shiny アプリをホストしているノートブックを別のクラスターにアタッチして実行すると、Shiny URL が変更されます。 また、同じクラスターでアプリを再起動すると、Shiny は別のランダムなポートを選択する可能性があります。 安定した URL を確保するには、 shiny.port オプションを設定するか、同じクラスターでアプリを再起動するときに port 引数を指定できます。

ホストされたRStudioサーバー上の光沢

要件

• RStudio on Databricks.

重要

RStudio サーバー プロでは、プロキシ認証を無効にする必要があります。 auth-proxy=1 が /etc/rstudio/rserver.conf内に存在しないことを確認してください。

ホストされた RStudio サーバーでShiny の使用を開始する

1. Databricksで RStudio を開きます。

2. RStudio で、Shiny パッケージをインポートし、次のようにサンプル アプリ 01_hello を実行します。

   > library(shiny)
   > runExample("01_hello")
   
   Listening on http://127.0.0.1:3203
   

   新しいウィンドウが表示され、Shiny アプリケーションが表示されます。

   

R スクリプトからシャイニー アプリを実行する

R スクリプトから Shiny アプリを実行するには、RStudio エディターで R スクリプトを開き、右上の [ アプリの実行 ] ボタンをクリックします。

シャイニーアプリ内で Apache Spark を使用する

Apache Spark は、SparkR または sparklyr のいずれかを使用して、Shiny アプリケーション内で使用できます。

ノートブックで SparkR を Shiny と共に使用する

library(shiny)
library(SparkR)
sparkR.session()

ui <- fluidPage(
  mainPanel(
    textOutput("value")
  )
)

server <- function(input, output) {
  output$value <- renderText({ nrow(createDataFrame(iris)) })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

ノートブックでシャイニーでスパークラーを使用する

library(shiny)
library(sparklyr)

sc <- spark_connect(method = "databricks")

ui <- fluidPage(
  mainPanel(
    textOutput("value")
  )
)

server <- function(input, output) {
  output$value <- renderText({
    df <- sdf_len(sc, 5, repartition = 1) %>%
      spark_apply(function(e) sum(e)) %>%
      collect()
    df$result
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(shiny)
library(sparklyr)

sc <- spark_connect(method = "databricks")
diamonds_tbl <- spark_read_csv(sc, path = "/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv")

# Define the UI
ui <- fluidPage(
  sliderInput("carat", "Select Carat Range:",
              min = 0, max = 5, value = c(0, 5), step = 0.01),
  plotOutput('plot')
)

# Define the server code
server <- function(input, output) {
  output$plot <- renderPlot({
    # Select diamonds in carat range
    df <- diamonds_tbl %>%
      dplyr::select("carat", "price") %>%
      dplyr::filter(carat >= !!input$carat[[1]], carat <= !!input$carat[[2]])

    # Scatter plot with smoothed means
    ggplot(df, aes(carat, price)) +
      geom_point(alpha = 1/2) +
      geom_smooth() +
      scale_size_area(max_size = 2) +
      ggtitle("Price vs. Carat")
  })
}

# Return a Shiny app object
shinyApp(ui = ui, server = server)

よくある質問（FAQ）

しばらくするとShinyアプリがグレー表示されるのはなぜですか?

Shiny アプリとの対話がない場合、アプリへの接続は約 10 分後に閉じられます。

再接続するには、Shiny アプリのページを更新します。 ダッシュボードの状態がリセットされます。

しばらくするとシャイニービューアウィンドウが消えるのはなぜですか?

数分間アイドリングした後にシャイニービューアウィンドウが消える場合は、「グレーアウト」シナリオと同じタイムアウトが原因です。

長い Spark ジョブが戻らないのはなぜですか?

これは、アイドルタイムアウトが原因でもあります。 前述のタイムアウトよりも長く実行されている Spark ジョブは、ジョブが戻る前に接続が閉じられるため、結果をレンダリングできません。

タイムアウトを回避するにはどうすればいいですか?

• 「機能要求: クライアントにキープアライブ メッセージを送信して、Github 上の一部のロード バランサーで TCP タイムアウトを防ぐ 」で提案されている回避策があります。回避策は、アプリがアイドル状態のときに WebSocket 接続を維持するためにハートビートを送信します。 ただし、実行時間の長い計算によってアプリがブロックされている場合、この回避策は機能しません。

• Shiny は実行時間の長いタスクをサポートしていません。 Shiny ブログ記事では、 promise と future を使用して長いタスクを非同期的に実行し、アプリのブロックを解除することをお勧めします。 ハートビートを使用して Shiny アプリを存続させ、 future コンストラクトで長時間実行される Spark ジョブを実行する例を次に示します。

  # Write an app that uses spark to access data on Databricks
  # First, install the following packages:
  install.packages(‘future’)
  install.packages(‘promises’)
  
  library(shiny)
  library(promises)
  library(future)
  plan(multisession)
  
  HEARTBEAT_INTERVAL_MILLIS = 1000  # 1 second
  
  # Define the long Spark job here
  run_spark <- function(x) {
    # Environment setting
    library("SparkR", lib.loc = "/databricks/spark/R/lib")
    sparkR.session()
  
    irisDF <- createDataFrame(iris)
    collect(irisDF)
    Sys.sleep(3)
    x + 1
  }
  
  run_spark_sparklyr <- function(x) {
    # Environment setting
    library(sparklyr)
    library(dplyr)
    library("SparkR", lib.loc = "/databricks/spark/R/lib")
    sparkR.session()
    sc <- spark_connect(method = "databricks")
  
    iris_tbl <- copy_to(sc, iris, overwrite = TRUE)
    collect(iris_tbl)
    x + 1
  }
  
  ui <- fluidPage(
    sidebarLayout(
      # Display heartbeat
      sidebarPanel(textOutput("keep_alive")),
  
      # Display the Input and Output of the Spark job
      mainPanel(
        numericInput('num', label = 'Input', value = 1),
        actionButton('submit', 'Submit'),
        textOutput('value')
      )
    )
  )
  server <- function(input, output) {
    #### Heartbeat ####
    # Define reactive variable
    cnt <- reactiveVal(0)
    # Define time dependent trigger
    autoInvalidate <- reactiveTimer(HEARTBEAT_INTERVAL_MILLIS)
    # Time dependent change of variable
    observeEvent(autoInvalidate(), {  cnt(cnt() + 1)  })
    # Render print
    output$keep_alive <- renderPrint(cnt())
  
    #### Spark job ####
    result <- reactiveVal() # the result of the spark job
    busy <- reactiveVal(0)  # whether the spark job is running
    # Launch a spark job in a future when actionButton is clicked
    observeEvent(input$submit, {
      if (busy() != 0) {
        showNotification("Already running Spark job...")
        return(NULL)
      }
      showNotification("Launching a new Spark job...")
      # input$num must be read outside the future
      input_x <- input$num
      fut <- future({ run_spark(input_x) }) %...>% result()
      # Or: fut <- future({ run_spark_sparklyr(input_x) }) %...>% result()
      busy(1)
      # Catch exceptions and notify the user
      fut <- catch(fut, function(e) {
        result(NULL)
        cat(e$message)
        showNotification(e$message)
      })
      fut <- finally(fut, function() { busy(0) })
      # Return something other than the promise so shiny remains responsive
      NULL
    })
    # When the spark job returns, render the value
    output$value <- renderPrint(result())
  }
  shinyApp(ui = ui, server = server)
  

• 最初のページ読み込みから 12 時間のハード制限があり、その後は、アクティブな場合でも、すべての接続が終了します。 このような場合は、Shiny アプリを更新して再接続する必要があります。 ただし、基になる WebSocket 接続は、ネットワークの不安定性やコンピューターのスリープ モードなど、さまざまな要因によっていつでも閉じる可能性があります。 Databricks では、有効期間の長い接続を必要とせず、セッション状態に過度に依存しないように、Shiny アプリを書き直すことをお勧めします。

起動直後にアプリがクラッシュしますが、コードは正しいようです。どうなっているのですか。

Databricks の Shiny アプリに表示できるデータの合計量には 50 MB の制限があります。 アプリケーションの合計データサイズがこの制限を超えると、起動直後にクラッシュします。 これを回避するために、Databricks では、表示されるデータをダウンサンプリングしたり、画像の解像度を下げたりするなどして、データ サイズを小さくすることをお勧めします。

開発中に 1 つの Shiny アプリ リンクに対して受け入れる接続の数はいくつですか?

Databricks では、最大 20 個を推奨しています。

Databricks Runtime にインストールされているものとは異なるバージョンの Shiny パッケージを使用できますか?

はい。「 R パッケージのバージョンを修正する」を参照してください。

Shiny サーバーに公開して Databricks 上のデータにアクセスできる Shiny アプリケーションを開発するにはどうすればよいですか?

Databricks での開発およびテスト中は、SparkR または sparklyr を使用して自然にデータにアクセスできますが、Shiny アプリケーションがスタンドアロン ホスティング サービスに発行された後は、Databricks 上のデータとテーブルに直接アクセスすることはできません。

アプリケーションが Databricks の外部で機能できるようにするには、データへのアクセス方法を書き直す必要があります。 いくつかのオプションがあります。

• JDBC/ODBC を使用して、クエリーをデータブリック クラスターに送信します。

• Databricks接続を使用します。

• オブジェクトストレージ上のデータに直接アクセスします。

Databricks では、Databricks ソリューション チームと協力して、既存のデータとアナリティクスのアーキテクチャに最適なアプローチを見つけることをお勧めします。

Databricks ノートブック内で Shiny アプリケーションを開発できますか?

はい、Databricks ノートブック内でシャイニー アプリケーションを開発できます。

ホストされた RStudio サーバーで開発した Shiny アプリケーションを保存するにはどうすればよいですか?

アプリケーション コードを DBFS に保存するか、コードをバージョン管理にチェックインできます。