Julia와 R을 잘 깔아보자.

r-stat

julia

jupyter

vs-code

Macos/Linux에서 활용하기

Author

JS HUHH

Published

August 18, 2024

TL; DR

Macos와 Linux에서 Julia와 R을 세팅하는 방법을 알아보자.

Pixi는 쓰지 말자.

앞서 pixi로 R과 Julia를 세팅하는 방법을 소개했다. 하지만 그다지 쓸모가 있지는 않더라. 그래서 이번에는 직접 설치하는 방법을 정리한다.

전제 조건

아래와 같은 조건에서 활용한다.

OS는 Macos 또는 Linux
R과 Julia를 설치하고자 한다.
VS Code에서 활용한다.

Julia와 R 모두 직접 설치하는 데 다소 애로사항이 있다. 다행히도 둘 모두 활용할 수 있는 전용 installer가 나와 있다. 이 녀석들을 쓰면 두 플랫폼 모두에서 쉽게 랭귀지를 설치하고, 제거하고 버전을 관리할 수 있다. 인스톨러를 쓰면 Pixi를 쓰고자 했던 원래의 의도를 살릴 수 있다.

Julia

Juliaup

뛰어난 인스톨러다. 설명이 필요 없다. 이 녀석만 있으면 플랫폼에 관계 없이 Julia를 깔고 지우고 버전 관리를 할 수 있다.

Symlink

아래 명령어로 주 실행 명령의 위치를 확인할 수 있다.

Symlink란 윈도의 바로가기라고 생각하면 된다.

> where julia # 설치 경로를 확인하자. 
/opt/homebrew/bin/julia

위 경로가 정확한 바이너리의 경로는 아니다. 하지만 진짜 경로를 파악할 필요는 없다. Symlink의 위치면 충분하다.

패키지 폴더의 위치는 다음과 같다.

macOS: /Users/anari/.julia/packages
Linux: (homebrew를 썼다면) /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/julia

VS Code 설정

Julia 익스텐션을 설치하고, settings.json 혹은 확장 설정에서 아래와 같이 설정하자. json 파일을 수정하는 대신 설정 화면에서 비슷한 내용을 찾아서 고쳐도 된다.

"platformSettings.platforms": {
  "win32": {
    "julia.executablePath": ""
  },
  "darwin": {
    "julia.executablePath": "/opt/homebrew/bin/julia"
  },   
  "linux": {
    "julia.executablePath": "/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/julia"
  }
}

Julia extension을 설치하면 커널 선택 화면에서 “Julia Channel”을 선택할 수 있다.

Rstat

Rig

R 역시 Linux에서 까는 것이 그다지 용이하지 않다. Macos에서는 어렵지는 않지만 터미널에 깔아서 쓰려면 역시 쉽지 않다. R에도 juliaup과 비슷한 인스톨러가 존재한다. Rig를 각 플랫폼에 맞게 설치하도록 하자.

For Macos: LINK
For Linux: LINK

Rig를 통해 R을 설치하자.

> rig install release # 최신 버전을 설치한다.
> rig --help

설치 패키지

우선 몇 가지 패키지부터 Conda와 R에 설치하도록 하자.

Radian and Conda

Radian: Conda를 통해 radian을 설치하자. 메인 터미널 대신 활용할 앱이다. 그리고 Jupyter도 설치되어 있어야 한다. 그래야 VS Code에서 Jupyter 커널로 R을 부릴 수 있다.

> conda install radian jupyter

리눅스에 깔아야 할 것들

윈도나 맥처럼 패키지로 나오는 녀석들과 달리 리눅스에서 R을 구동하기 위해서는 여러가지 의존성 도구들을 OS에 설치해야 한다. 어떤 것들이 필요한지 파악하는 방법이 있다. R을 실행한 후 아래와 같이 명령어를 치자.

> pak::pkg_sysreqs("devtools")

명령어를 실행하면 어떤 도구를 깔아야 하는지 알려준다. 이 녀석들을 설치하도록 하자.

R packages

# R 터미널에서 아래를 실행한다. 

> install.packages("languageserver") # 랭귀지서버 설치한다. (그래야 vscode에서 에러 안 뜬다)
> install.packages("devtools")
> devtools::install_github("IRkernel/IRkernel") # Jupyter notebook에서 R을 사용하려면 설치한다.
> IRkernel::installspec() # Jupyter 커널 활성화

languageserver, devtools를 설치하는 과정에서 에러가 발생할 수 있다. 이 에러를 해결할 방법이 현재로서는 분명하지 않다. 이렇게 꼬였을 때는 WSL을 재설정하는 것이 답이다.

symlink

where R를 실행하면 /usr/local/bin/R이 뜬다. 이 역시 Symlink다. 해당 폴더에 R 관련된 파일을 살펴보면 아래와 같다. Symlink가 향하는 원 파일의 위치를 알 수 있다.

lrwxr-xr-x    1 root   admin       47  8 19 19:21 R -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R
lrwxr-xr-x    1 root   admin       66  8 19 19:21 R-4.4-arm64 -> /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/bin/R
lrwxr-xr-x    1 root   admin       66  8 19 19:21 R-release -> /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/bin/R
lrwxr-xr-x    1 root   admin       53  8 19 19:21 Rscript -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/Rscript

라이브러리의 폴더의 위치는 다음과 같다.

macOS: ~/Library/R
WSL: ~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library

VS Code 설정

R extension을 깐다. 역시 터미널의 실행 파일 경로를 설정하면 되는데, 위 symlink 경로를 제시하면 된다. Jupyter의 경우 R에서 IRkernel을 설치하고 활성화했으면,Jupyter 커널 아래 R 커널을 택할 수 있다.