R

Mit der Programmiersprache R hatte ich bisher nicht wirklich viel zu tun. Auch wenn  R eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science und statistische Analyse ist und dies durchaus meine Expertisen berührt. Aber da bin ich eigentlich mit Python unterwegs. Nur studieren meine Söhne Geowissenschaften und einer will mit R bzw. RStudio Auswertungen für seine Masterarbeit durchführen. RStudio ist eine  integrierte Entwicklungsumgebung und GUI für R unter Open Source-Lizenz, die es sowohl als lokale Desktop-Version als auch als Server-Version mit gleichem Layout gibt. Die Serverversion läuft auf einem Linux-Server und auf sie wird über einen Webbrowser per Port 8787 in der Standardeinstellung zugegriffen.

Da die Rechner von meinem Sohn wirklich alt und ziemlich schwach auf der Brust sind, wollte ich ihm Kapazitäten von meinen Rechnern abtreten und dort einen R-Server bereitstellen.

Meine Versuche zur Installation vom RStudio Server auf dem Raspberry Pi
(keine ARM-Unterstützung) und meinem alten ThinkCentre (keine 64-Bit)
sind gescheitert, auch wenn reines R da gut läuft.

Letztendlich habe ich R und RStudio Server auf meinem PC mit Mint 22 installert. Für seine Bildauswertungen soll er per Browser auf den RStudio-Server zugreifen. Auch wenn ich etwas Bedenken habe und deshalb ursprünglich eben einen anderen Rechner nehmen wollte. Aber ich werde meine Systemressourcen überwachen und denke, dass das mein Rechner das schafft und ich parallel weiterarbeiten kann.

Die Installation von R unter Mint Linux 22 geht so:

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install r-base

Dann noch die Installation von RStudio Server

sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download2.rstudio.org/server/jammy/amd64/rstudio-server-2025.05.1-513-amd64.deb
sudo gdebi rstudio-server-2025.05.1-513-amd64.deb

Wenn es nach der Installation nicht automatisch startet, kann man das so machen:

sudo rstudio-server start

Dabei muss ggf. für die Distribution etc. angepasst werden.

Wenn dann unter R bzw. RStudio Ressourcen fehlen, kann man die mit install.packages nachinstallieren. Etwa so:

install.packages("raster")

Eventuell braucht es voher noch einige Ressourcen unter Linux. Etwa notwendige Systempakete (für Debian/Ubuntu):

sudo apt update
sudo apt install libgdal-dev libproj-dev libgeos-dev libudunits2-dev