R Transformation Step（変換ステップ）

概要

R Transformation Step（変換ステップ）を使用することで、Rを使用して作成された分析モデルやアプリケーションをYellowfinで使用することができます。このStep（ステップ）を通してRスクリプトを使用することで、Yellowfinのデータ上で生成するようにデザインされた結果を得ることができます。

前提条件

こちらのStep（ステップ）を使用するためには、以下の設定が必要です。

• • Rserveパッケージが実行されているRインスタンスへのアクセス
  • 少なくともひとつの有効なRスクリプト
  • YellowfinインスタンスへRのプラグインのインストール。Rのプラグインは、マーケットプレイスからダウンロードすることができます。

Rスクリプトを使用するためにデータ変換モジュールを使用するユーザーは、スクリプトを熟知し、入力や出力要件を把握していなくてはいけません。

Rserveについて詳細な資料は、こちらを参照してください。：https://cran.r-project.org/web/packages/Rserve/Rserve.pdf

一般的なワークフロー

こちらがプロセスの簡単な概要です。こちらの項目では、これらのStep（ステップ）の大部分について、詳細に説明します。

1. Rのインスタンスへのアクセスを確立するか、自身でセットアップをします。Rスクリプトを記述し、それが有効であることを確認します。このインスタンスは、スクリプトを実行するために使用されます。
2. YellowfinインスタンスへRのプラグインをインストールします。（プラグインは、マーケットプレイスからダウンロードできます。）プラグインのインストール方法は、こちらを参照してください。
3. Yellowfinのデータ変換モジュールを使用して、Transformation Flow（データ変換フロー）を作成します。これには、モジュールへのデータのインポート、そして必要に応じたその他変換の適用が必要です。
4. フローにR Tranformation Step（変換ステップ）を使用し、これを設定します。（ステップの設定方法は、以下の情報を参照してください。）
5. Step（ステップ）を実行し、スクリプトがデータを使用して生成する出力を確認します。

データ包括モードのタイプ

R Transformation Step（変換ステップ）により生成される結果は、以下のオプションに応じます。

• • 追加：追加は、既存のデータにカラム（列）が追加された場合に使用されます。このオプションは、Rスクリプトが追加されたカラム（列）とともに、元のデータを返すようにデザインされている場合に使用されます。
  • 置き換え：スクリプトが特定のカラム（列）を出力し、元のデータを返す必要のない場合にこちらのオプションを使用します。

Rスクリプトの基準

例1：追加

こちらは、入力データにカラム（列）を2つ追加することで出力を返す基礎的なスクリプトの例です。これは、追加オプションがどのように利用できるのかを示しています。

outData<-data.frame(c(yfData), yfData[1], yfData[3])

こちらはスクリプトの内訳と、それをYellowfin内でどのように設定するのかを示しています。

• • yfData：yfDataは入力データを含むデータフレーム、またはスクリプトの前のステップから渡されるデータです。これは、Step（ステップ）の設定時に、入力変数として提供する名前です。
  • yfData[1]/yfData[3]：スクリプトはデータフレーム全体を入力し、カラム（列）1とカラム（列）3を追加します。こちらの例は、特定のデータカラム（列）を指定する場合のインデックスの使用方法を示しています。
  • outData：出力変数の名前です。組み合わせられた結果は、こちらの変数へ保存されます。

これらの変数名は、R Step（ステップ）内でスクリプトを設定する際に使用します。（例を以下に示します）

例2：置き換え

このスクリプトは、入力されるデータからひとつの数値カラム（列）のみを取得し、そのカラム（列）上で計算を実行するように記述されています。置き換えオプションは、このスクリプトを設定する際に使用します。

outData<-data.frame(yfData$Income*2.5)

以下は、このスクリプトの説明です。

• • yfData：入力変数であるyfDataデータフレームから取得される入力されるデータです。
  • Income：入力データから取得されるカラム（列）フィールドの名前です。（こちらでは、インデックス番号を使用せずに、$シンボルを使用することで、直接カラム（列）名を参照しています。）このフィールドのすべてのロウ（行）は、2.5倍されます。
  • outData：計算の結果が保存される出力変数です。

このスクリプトを設定する際には、R Step（ステップ）設定パネルで、yfDataは入力変数、outDataは出力変数として提供されます。返されるフィールドの合計数として1を入力します。

ガイドライン：YellowfinでのRスクリプトの使用

パート1：Rのセットアップ

Rserveが実行されている最新バージョンのR（少なくともv3.4.0以降）を準備することを推奨します。最新バージョンは、こちらからダウンロードすることができます：https://cran.r-project.org/mirrors.html　Rserveを実行するR環境にはRStudioの使用を推奨します。

以下のコマンドを参照して、Rインスタンスをセットアップしてください。

Windows端末上でのRの実行

1. ローカルのWindows端末にRをインストールします。

2. R環境から以下のコマンドを実行します。（ローカルからRserveへアクセスするため）
   
   

   install.packages("Rserve") #This installs Rserve package
   library(Rserve)  #This loads Rserve package
   Rserve()   #This starts Rserve

   
   
   

3. コマンドの実行に成功すると、Rserveがインストールされ、起動します。これで、Rスクリプト Transformation Step（変換ステップ）を通して、Yellowfinへ統合する準備が整いました。

4. 以下のコマンドを使用して、Windows端末上でRserveを実行し、外部からのアクセスを有効にします。
   
   

   run.Rserve(args=" --RS-enable-remote")

Linux CentOSへのRとRserveのインストール

1. ターミナルから以下のコマンドを実行します。
   
   

   yum install epel-release -y #Required to install R
   yum install R -y  #Installs R
   wget  https://download2.rstudio.org/rstudio-server-rhel-1.0.44-x86_64.rpm  #Installs RStudio. (You might want to install a different version though.)

2. コマンドの実行に成功すると、Rサービスが自動的に実行されます。

3. Rサービスのステータスを確認するためには、以下のコマンドを実行します。
   
   

   systemctl status rstudio-server.service

4. インストール後、以下のコマンドを実行してRを起動します。
   
   

   sudo -i R

5. Rが起動したら、以下のコマンドを実行してRserveをインストールします。
   
   

   install.packages("Rserve") #This installs Rserve package
    
   library(Rserve)  #This loads Rserve package

6. 外部からアクセスできるようにRを実行するためには、以下のステップを実行します。
   1. Rserveがインストールされたら、Rを停止します。

   2. 以下のコマンドを使用して、Rserveを起動します。
      
      

      R CMD Rserve --RS-enable-remote --RS-port port

      ここでポートは、Rを起動するポート番号を示します。

   3. コマンドの実行に成功すると、リモートからRへアクセスできるようになります。

Linux UbuntuへのRとRserveのインストール

1. ターミナルから以下のコマンドを実行します。
   
   

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install r-base r-base-dev
   sudo apt-get install gdebi-core
   wget https://download1.rstudio.org/rstudio-0.99.896-amd64.deb
   sudo gdebi -n rstudio-0.99.896-amd64.deb

2. インストール後、以下のコマンドを実行してRを起動します。
   
   

   sudo -i R

3. Rが起動したら、以下のコマンドを実行してRserveをインストールします。
   
   

   install.packages("Rserve") #This installs Rserve package
    
   library(Rserve)  #This loads Rserve package

4. 外部からアクセスできるようにRを実行するためには、以下のステップを実行します。
   1. Rserveがインストールされたら、Rを停止します。

   2. 以下のコマンドを使用して、Rserveを起動します。
      
      

      R CMD Rserve --RS-enable-remote --RS-port port

      ここでポートは、Rを起動するポート番号を示します。

   3. コマンドの実行に成功すると、リモートからRへアクセスできるようになります。

Transformation Flow（データ変換フロー）内でのPFAモデルの使用

1. 高度な分析モデルを構築し、PFA形式でこれを保存します。ファイルタイプはJSON、もしくはYAMLです（説明の中ではこのファイルを、PFAファイルと言います）。
2. Yellowfinのデータ変換モジュールへ移動します。（「作成」ボタン＞「Transformation Flow（データ変換フロー）」）
3. データを取得するInput Step（入力ステップ）から、Transformation Flow（データ変換フロー）の作成を始めます。（基礎的なフローの作成方法は、こちらを参照してください。また、他のデータの取得方法については、こちらを参照してください）
   
   
   
   
4. 取得されたデータが、データプレビューパネルに表示されます。さらにデータを変換するために、Step（ステップ）を追加することもできます。
5. PAF Step（ステップ）を使用してデータサイエンスモデルをインポートする準備が整ったら、以下の手順に従います。

6. Transformation Step（変換ステップ）一覧から、PFA Step（ステップ）をキャンバスへドラッグします。（PFA Step（ステップ）アイコンは、初めてドラッグされた際に、デフォルトで赤く表示されるようになっています。これは、Step（ステップ）が設定されていないことを示すためです）
   
   

   こちらのStep（ステップ）が表示されない場合は、PFAのプラグインがインストールされているかを確認してください）

   
   
   
   
   
   

7. Connection（接続）ポイントを使用して、最後のStep（ステップ）をPFA Step（ステップ）へ接続します。
   
   
   
   
8. PFA Step（ステップ）をクリックすると、Transformation Flow（変換フロー）パネルに設定が表示されます。
9. YAML、またはJSONオプションを選択して、ファイルの拡張子を指定します。
10. モデルを含むPFAファイルをアップロードします。ファイルはドラッグ&ドロップ、またはファイルパスの指定によりアップロードすることができます。
11. デフォルトのドラッグ&ドロップオプションを使用している場合は、指定されたエリアへ対象のファイルをドラッグします（または、エリアをクリックして、対象のファイルを選択します）
    注意：不適切なファイルタイプがドラッグされた場合、以下のようなエラーメッセージが表示されます。
    
    
    
    

12. パスからPFAファイルを読み込む場合は、「Load from Path（パスからの読み込み）」トグルを有効にし、ファイルパス、またはURLを入力します。
    
    

    サーバファイル、またはウェブサイトのURLの完全パスを入力します。URLの場合は、「http:」、または「https:」で始まることを確認してください。

    

13. 次に、「Load File（ファイルの読み込み）」ボタンをクリックします。Step（ステップ）は、ファイルの解析を開始しますが、ファイルパスが不正確な場合は、以下のエラーメッセージが表示されます。
    
    
    
    

14. ファイルのアップロードが完了したら、モデルの入力を設定するさらなるフィールドが表示されます。（注意：これらのフィールドの表示には時間を要する場合があります）
    
    

    
    
    

15. 注意：これらのフィールドは、変数の名前でラベルされている場合がありますが、PFAファイル内で名前が指定されていない場合は、変数のタイプが表示されます。例：
    
    
    
    
16. モデルのデータを、以前のStep（ステップ）から取得されるデータとマッピングします。データ型が一致することを確認してください。（ユーザーはPFAファイル内のモデルを熟知しているため、正確なマッピングができると見なされます）
17. 「Save（保存）」ボタンをクリックします。
    
    
    
    
18. データプレビューパネルのカラム（列）に、データサイエンスモデルにより生成された結果が表示されます。注意：この出力カラム（列）に表示される名前は、PFAファイル内で指定されたものに準じます。出力の名前が指定されていない場合、カラム（列）はデフォルトで「PFA出力」とラベルされます。