R Script

A tarefa R Script permite que usuários utilizem as bibliotecas da linguagem de programação R dentro do Gaio.

A lógica de utilização do R no Gaio é a seguinte:

Os dados do Gaio escolhidos pelo analista são disponibilizados no R como arquivos .csv.
No R, o analista pode realizar seus processamentos (geralmente in-memory) e a devolução para o Gaio, pode ser em duas formas:
tabelas .csv: essas demandarão serem lidas e convertidas em tabelas no Gaio.
imagens/PDFs: esses arquivos poderão ser apresentados em dashboards ou baixados.

Estouro de Memória: Muita atenção no uso do R, pois diferentemente do Gaio que não é intensivo em memória, o padrão do R é enviar dados para a memória RAM o que geralmente estoura a memória e afeta gravemente a utilização do servidor.

Para utilizar o R no Gaio, basta acessar o menu Tarefas e escolher R Script.



Output do R: escolha onde serão armazenados no Gaio os outputs que forem gerados no R. As opções são:
Inputs: é o local onde as tabelas (.csv, .txt, .tab, etc) são armazenadas. Esses arquivos podem ser importados e convertidos em tabelas Gaio.
Outputs: esse é o local onde ficam armazenados arquivos texto .csv que são exportações de tabelas Gaio. Aqui o arquivo pode ser baixado para fora do Gaio.
Conteúdo: para essa pasta vem imagens que são carregadas para dentro do Gaio, como por exemplo a logo da empresa que será exibida em um dashboard. Se o R retorna imagens com gráficos, esse é o local mais adequado para armazenar.
Tabelas: selecione todas as tabelas que necessita utilizar no R. No momento da execução, essas serão exportadas para arquivos .csv e estarão disponíveis para o ambiente R.
Código: cole ou escreva seu código R nessa janela. Esse código será executado todas as vezes que o processo Gaio for executado.

Utilização de bibliotecas R

Para melhor portabilidade / confiabilidade, é recomendável carregar pacotes (packages) utilizando a sintaxe needs (pacotes/packages padrões do módulo R - os que não são necessárias instalações)

Exemplo de utilização de R no Gaio

carSpeeds <- read.csv(file = 'flattable.csv')
head(carSpeeds)
write.csv(carSpeeds,'casa.csv', row.names = FALSE)

Atualizado em: 09/07/2021