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利用R和opencpu搭建HTTP服务

刘思喆@贝吉塔行星发表于 2017-04-28 00:00:00

opencpu在CentOS 7平台上的安装

不同平台的安装方式不同，这里使用了标配的CentOS 7，该平台需要自行编译rpm包，具体操作过程请参考这里。

安装结束后，请测试

curl http://localhost/ocpu/library/

返回了全部的R包列表，则表明安装成功。

可能会涉及 opencpu 的重新启动，直接利用以下命令：

sudo apachectl restart

利用RStudio快速创建服务

使用RStudio做package check&build非常方便，我们可以很轻松在CentOS7上安装一个Server版。这里有一个小细节，RStudio安装完毕后，利用Web界面登陆（建议用Firefox），此时不能使用root账号直接登录，我们可以add一个名为 bjt 的账号登录，并创建名为 mypackage的包

利用线上redis缓存来做预测

特征服务的模拟

首先将一些数据通过hashmap存入redis缓存，这里利用了pipeline操作

set.seed(1)
z <- data.frame(id = sample(30000:90000, 150), iris[, 1:4])
library("rredis")
redisConnect()
redisSetPipeline(TRUE)
tr <- function(x)
  charToRaw(as.character(x))
for (i in 1:nrow(z))
  redisHMSet(
    as.character(z[i, 'id']),
    list(
      Sepal.Length = tr(z[i, 'Sepal.Length']),
      Sepal.Width = tr(z[i, 'Sepal.Width']),
      Petal.Length = tr(z[i, 'Petal.Length']),
      Petal.Width = tr(z[i, 'Petal.Width'])
    )
  )
resp <- redisGetResponse()

我们可以找一些values：

127.0.0.1:6379> HVALS 42356
1) "5.4"
2) "3.7"
3) "1.5"
4) "0.2"

关于rredis的使用可以参考以前的博文

模拟一个预测模型

利用随机森林包：

library(randomForest)
m <- randomForest(Species ~ ., data = iris)
save(m, file = 'm.Rdata')

保存模型的结果 m.Rdata，注意该文件在构建R包时，需要放置在inst/extdata目录下。

创建R包

以下就非常容易了，在RStudio中

File - New Project - New Directory - R package

填写包名 mypackage，将以下代码贴入 hello.R 文件中（偷懒了）

getdata <- function(id='52795'){
  id <- as.character(id)
  rredis::redisConnect()
  nn <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")
  d <- data.frame(t(as.numeric(rredis::redisHVals(id))))
  names(d) <- unlist(rredis::redisHKeys(id))
  rredis::redisClose()
  return(d[nn])
}


hello <- function(id='52795'){
  load(system.file("extdata", "m.Rdata", package = "mypackage"))
  v = randomForest:::predict.randomForest(object = m, newdata = getdata(id))
  v = as.character(v)
  return(list(class = v,
              url = paste("cc.bjt.name/data?v=", v, "&id=", id, sep = '')))
}

在DESCRIPTION文件中增加

Imports:
    randomForest,
    rredis

Ctrl + Shift + E check 一下包是否有问题。没有问题的话，可以选择 Build Binary Package。返回服务器，在创建好的包目录执行

R CMD INSTALL mypackage_0.1.0_R_x86_64-redhat-linux-gnu.tar.gz

此时我们的函数通过R包生效。

通过opencpu提供服务

opencpu贴心的提供了测试页面，对于我来说是

http://47.92.114.121:8004/ocpu/test/

在 HTTP request options 中变更请求方式为post，Endpoint 为 ../library/mypackage/R/getdata，同时增加 Param Name 和 Param Value，请求Ajax，看到

/ocpu/tmp/x023b988e25/R/.val
/ocpu/tmp/x023b988e25/stdout
/ocpu/tmp/x023b988e25/source
/ocpu/tmp/x023b988e25/console
/ocpu/tmp/x023b988e25/info
/ocpu/tmp/x023b988e25/files/DESCRIPTION

说明服务是正常的。

当然既然服务已就绪，在其他段上可以直接调用返回JSON结果，比如我的是

[root@iz8vbblvp84015jmqwu5tlz ~]# curl http://47.92.114.121:8004/ocpu/library/mypackage/R/hello/json -d "id=89392" 
{
  "class": ["virginica"],
  "url": ["cc.bjt.name/data?v=virginica&id=89392"]
}