まだプログラマーですが何か?

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Android アプリケーションを開発するための統合環境 Android Studio を CentOS に導入する手順を紹介します。なお、Android Studio は GUI を使うので、CentOS に X Window System などのデスクトップ環境を導入し、かつ VNC などを使って(ターミナル画面ではなく)デスクトップ画面にアクセスできるような環境が構築できているものとします:
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まず Android Studio を利用するための前提として、1.7 以上の JDK が導入されている必要があります。推奨環境は Oracle Java のようですが、OpenJava(OpenJDK) でも動くようです。というわけで OpenJDK の 1.7.0 以上を導入します(以下の例では 1.8.0 を導入しています):
# yum install java-1.8.0-openjdk-devel

環境によっては 1.7 未満の Java が導入されていて、かつそちらがデフォルトに設定されてしまっている場合もあります。その場合は alternatives コマンドでデフォルトを 1.7 以上に変更しておきます:
# alternatives --config java

3 プログラムがあり 'java' を提供します。

  選択       コマンド
-----------------------------------------------
*+ 1           /usr/lib/jvm/jre-1.6.0-openjdk.x86_64/bin/java
   2           /usr/lib/jvm/jre-1.5.0-gcj/bin/java
   3           /usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk.x86_64/bin/java


例えばですが、↑この例では 1.6, 1.5, 1.8 の3つのバージョンが導入されていますが、1.8 を使いたい場合は 3 を選択してシステム上のデフォルト Java バージョンを変更します。


JDK の準備ができたら Android Studio をダウンロードしてインストールします。このダウンロードページ内の、(画面上部の "SDK Tools Only" ではなく)下の方にある "All Android Studio Packages" から、Linux Platform 用の最新版モジュールをダウンロードします。この図の例では android-studio-ide-141.2456560-linux.zip というファイルを CentOS 環境内にダウンロードします:
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CentOS 側ではダウンロードしたファイルを適当なフォルダ(↓の例では /opt/AndroidStudio)内に展開します:
# mkdir /opt/AndroidStudio
# cd /opt/AndroidStudio
# wget https://dl.google.com/dl/android/studio/ide-zips/1.5.1.0/android-studio-ide-141.2456560-linux.zip
# unzip android-studio-ide-141.2456560-linux.zip
# rm android-studio-ide-141.2456560-linux.zip

ここからはデスクトップ環境を使ってセットアップを行います。CentOS のデスクトップ環境にログインして、先程展開した中の android-studio/bin/studio.sh を実行して、セットアップウィザードを起動します:
# cd /opt/AndroidStudio
# ./android-studio/bin/studio.sh

セットアップウィザードの最初に過去の同環境を引き継ぐかどうかを聞かれます。全くの新規で引き継ぐデータがない場合は "I do not have a previous version of Studio or I do not want to import my settings" を選択して "OK" をクリックします:
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Android Studio が起動します:
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最初の起動時にセットアップウィザードが実行されます。"Next" をクリックします:
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セットアップタイプを選択する画面では "Standard" を選択します:
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セットアップ内容の確認画面です。問題なければ "Next" をクリックします:
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最終確認画面です。このまま "Finish" をクリックするとセットアップが開始され、しばらく待ちます:
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セットアップが完了すると、そのまま Android Studio の起動画面に移行します:
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以前に試した時よりも設定内容が少なく、洗練された印象です。

 

IBM Bluemix 内で利用可能な統計解析用の DBaaS である dashDB は、標準機能の一部として R 言語の実行環境である R Studio を内蔵しています:
http://www.ibm.com/software/data/dashdb/


この R Studio に dashDB 内のデータを呼び出した上で R 言語を使ってデータの解析を行う(具体的にはデータ間の相関関係を調べる)という一連の手順を紹介します。

この手順を行う上で、まず IBM Bluemix 上で dashDB を使えるようにすることと、dashDB 内に解析に使えるようなデータが格納されている必要があります。先日の別ブログでラズベリーパイのセンサーデータ(CPU温度、CPU負荷率など)を取得して、dashDB 内のテーブルに格納する、という手順を紹介しているので、実際にデータを取得して試してみたい、という方はこちらのエントリを参照してください:
Node-RED(QuickStart) のデータを dashDB に格納する


なお、ラズベリーパイを所有していないとか、或いはデータを集めるのが面倒、という場合は、実際に上記の方法で集めたデータを github 上に公開しておきましたので、こちらのデータを dashDB にインポートして使ってください(ちなみにこのデータはラズベリーパイに実際に負荷を与えて CPU 温度や CPU 負荷に変化を起こした時の、ある意味で解析しやすいデータになっています)。以下その手順を紹介します:

まずは github 上の以下のサイトから CSV データをダウンロードしてください:
https://raw.githubusercontent.com/dotnsf/RPDATA/master/RPDATA.csv
(上記 URL を開いて、内容を「名前を付けて保存」してください。ファイル名は RPDATA.csv としてください)

次に IBM Bluemix から dashDB のウェブコンソールからテーブル一覧を開きます。その手順は上述の「Node-RED(QuickStart) のデータを dashDB に格納する」のリンク先を参照してください。

テーブル一覧画面で "Add Table" ボタンをクリックします:
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"Create a table" ダイアログで作成する RPDATA テーブルの定義を指定します。DDL に以下の内容を指定して "Run DDL" ボタンをクリックします:
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CREATE TABLE "RPDATA"
(
  "ID" VARCHAR(20),
  "CPUTEMP" DOUBLE,
  "CPULOAD" DOUBLE,
  "SINE"  DOUBLE
);

成功すると "DDL ran successfully" というメッセージが表示されます:
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成功したらテーブル一覧に RPDATA テーブルが追加されているはずなので確認してみます。下図のような定義内容で追加されているはずです(ただしこの時点ではデータの中身は空です):
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(注 このテーブルのスキーマ名(上記画面では Schema で指定されている DASH104338)はこの後で R Studio からこのデータを呼び出す時に必要になるので、メモするなどして控えておいてください)


続けて中身となるデータもインポートしましょう。画面左メニューから "Load" - "Load from Desktop" を選択します:
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インポートデータを指定します。"Browse files" ボタンをクリックしてダウンロードした RPDATA.csv ファイルを指定します。また "Does row one contain the column names?" には "Yes"、Separator character には "comma" を指定します。一番下の "Does the file has columns that contains dates or times?(ファイルには日付や日時のデータを含むか?)" という質問には "No" を選択して "Load file" をクリックします:
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ファイルが読み込まれ、ロードされる予定のデータのプレビューが行われます。中身を確認して "Next" をクリックします:
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次にロード先テーブルを指定します。既に目的のテーブル(RPDATA)は作成済みなので、"Load into an existing table" を選択して "Next" をクリックします:
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テーブルの指定画面で RPDATA を選択し、"Append new data into the table"(テーブルにデータを追加する)を選択して "Finish" ボタンをクリックします:
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データのロードが実行されます。この CSV のロードが全て成功すると 189 行のデータレコードが作成されます。"Number of rows read = 189" で "Number of rows rejected = 0 " と表示されていれば全てのデータが正しく読み込まれてインポートされたことになります。画面下部にはインポートされたデータの一部がプレビューされています:
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改めてテーブル一覧に戻って RPDATA テーブルを選び、"Browse Data" タブを選択すると、インポートされた 189 行のレコードデータが確認できます:
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これで実際にデータを取得しなくても、動いていたデータの dashDB へのインポートが完了しました。では dashDB に格納されたデータを R Studio に呼び出して解析処理を行ってみます。なお、以下はここで CSV からインポートして作成した RPDATA を使って解析処理を行うため、実行結果は CSV からインポートした場合と同じものになるはずです(実際に皆さんのラズベリーパイのデータを取得した場合は異なる解析結果になると思います。実行手順の参考として確認してください)。

まずは R Studio にログインするための接続情報を確認しましょう。dashDB ウェブコンソール画面の左メニューから "Connect" - "Connection information" を選択します:
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データベースや R Studio に接続するための接続情報が表示されます。特にこの中で User IDPassword が必要になるので、どこかにメモしておきましょう:
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では改めて R Studio 画面に向かいます。dashDB ウェブコンソール画面の左メニューから "Analytics" - "R Scripts" を選択します:
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R Scripts 実行画面が表示されますが、ここは飛ばして R Studio を起動するので "R Studio" と書かれたボタンをクリックします:
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初回は R Studio にログインするための Username と Password が求められます。先程メモした接続情報の内容を入力します(必要であれば Stay signed in にチェックを入れて次回以降のログインを不要にします)。最後に "Sign in" ボタンをクリックして R Studio を起動します:
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以下の様な R Studio の画面が表示されれば成功です。これで dashDB から R Studio の呼び出しに成功しました:
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R Studio 画面左側の Console に R 言語を入力してデータの解析を行います。まずは以下の3行を1行ずつ入力していきます(青字が実行コマンド、赤字はコメント):
> mycon <- idaConnect("BLUDB", "", "") BLUEDB(dashDB)に接続
> idaInit(mycon) 初期化
> mydata <- as.data.frame(ida.data.frame('"DASHXXXXXX"."RPDATA"')[ ,c('ID','CPUTEMP','CPULOAD','SINE')])
 ↑スキーマ名とテーブル名、テーブル内の列名を指定して全データを指定し、mydata という名前の変数に代入

この3行を実行した時点で、RPDATA テーブルの内容が mydata という R 言語の変数に代入されています。画面右上部にも mydata 変数の中身(の一部)が確認できるようになっています:
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この状態からは普通に R 言語と mydata 変数を使って、統計計算を行っていくことができます。なので R 言語に詳しい人であれば好きに使っていただいて構いません。 以降はあまり詳しくない人のためにもう少し続けます。まずはデータのサマリーを参照してみましょう。先程の3行に続けて、Console に以下の1行を指定してください(青字が実行コマンド、黒字が実行結果です):
> summary(mydata)
ID CPUTEMP CPULOAD
Length:189 Min. :46.54 Min. :0.0400
Class :character 1st Qu.:47.62 1st Qu.:0.1700
Mode :character Median :47.62   Median :0.3400
Mean :48.14 Mean :0.3784 
3rd Qu.:48.69 3rd Qu.:0.5800
Max. :50.84 Max. :0.8800
SINE
Min. :-1.000000
1st Qu.:-0.720000
Median : 0.010000
Mean : 0.005608
3rd Qu.: 0.720000
Max. : 1.000000 
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CPULOAD, CPUTEMP, SINE の実行結果として Min., 1st Qu., Median, Mean, 3rd Qu., Max. という結果が表示されていますが、これらはそれぞれ以下の様な意味です:
表示意味
Min.最小値
1st Qu.下から4分の1のデータの値
Median中間値
Mean平均値
3rd Qu.下から4分の3(上から4分の1)のデータの値
Max.最大値


例えば CPUTEMP(CPU温度)であれば、測定期間中の最小は 46.54℃、最大は 50.84℃で、平均値は 48.14℃。一方、中間値(全データをソートした時の中間にあるデータの値)は 47.62℃なので全体的に平均よりも上に分布しているデータであることがわかります。

では CPUTEMP(CPU温度), CPULOAD(CPU負荷), SINE(サインカーブ)の3つのデータについて相関関係を調べてみます。実際に調べる前の時点で CPU 温度と CPU 負荷には何らかの相関関係があるような気がしますよね。一方これらと(決まった変化をとり続ける)サインカーブ値には何の関係もないような気がします。ただ実際にそのようなデータになっているかどうかを客観的に調べるのが相関係数です。相関係数は -1 から 1 までの間を取る値で、1に近いほど順の相関関係がある(一方が増えると、もう一方も増える関係にある)、-1 に近いほど逆の相関関係がある(一方が増えると、もう一方は減る関係にある)、0に近いほど相関関係がない(独立して変化する)、という関係を示す指数です。 R 言語では cor 関数を使って複数の相関関係を一発で調べることができます。パラメータには相関関係を調べたい変数をまとめて指定できます。今回はこの3つの値の相関関係を調べます。mydata 変数内ではこれらの値は2番目から4番目(1番目はID)なので、以下のように指定して実行します:
> cor(mydata[2:4])
CPUTMEP CPULOAD SINE
CPUTEMP 1.00000000 0.6329742 0.03631856
CPULOAD 0.63297415  1.0000000 -0.02040800
SINE 0.03631856 -0.02040800 1.00000000 
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結果は表の形で出力されます。CPUTEMP, CPULOAD, SINE それぞれの相関係数が2つの交点として出力されています。例えば CPUTEMP と CPULOAD の相関係数は 0.6329742 です。これはまあ比較的1に近い数字と考えられるので、相関関係があると言えそうです。一方、CPUTEMP と SINE の相関係数は 0.03631856 で 0 に近いので相関関係はなさそうです(CPULOAD と SINE も相関係数 -0.02040800 なので相関関係はなさそうです)。 このような結果から最初に推測した相関関係はデータでもある程度実証された、と言えそうです。


と、まあこんな感じです。dashDB というリレーショナルデータベースの DBaaS に格納されたデータを R Studio で読み込んで R 言語で統計処理を行う、ということができちゃうわけです。そしてこの dashDB 自体も実体としては IBM DB2 なので、JDBC などで普通にアクセスすることができます。クラウドのデータベースもアナリティクス機能を普通に搭載する時代になってきたんですねー。


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