记录说明

这篇文章本来是用来记录​​Linux​​​非​​root​​​环境下安装​​PMCMRplus​​​包折腾过程，但后来试过了各种方法安装不上这个​​R​​​包后，我换上了​​Miniconda​​​来安装。经前人提醒，一开始安装​​Miniconda​​​我是没加入环境变量的。但一直激活不了虚拟环境，所以后来我又加入了环境变量试着安装，结果这一弄还真的污染了我原有的环境，很多​​R​​​包都加载和下载不了了。于是我卸了​​conda​​​，重新安装​​R​​​。但环境变了后，不管我是安装新的函数库，还是用之前的编译好的依赖库，怎么都安装不上了，我甚至安装新版​​GCC​​​重新编译也不行。能试的都试过之后，我决定重新恢复原有的​​R​​​和​​R​​包。怎么做呢？有耐心的可以看看我折腾的过程，没耐心的直接翻到最后就好。

安装PMCMRplus

​​PMCMR​​​和​​PMCMRplus​​​是用来做秩和检验的​​R​​​包，在​​Linux​​​上安装时，后面那个​​PMCMRplus​​包出现了问题。

ERROR: dependency ‘Rmpfr’ is not available for package ‘PMCMRplus’

安装​​Rmpfr​​依赖时，出现了如下问题：

configure: error: MPFR Library must be at least version 3.0.0, see README
ERROR: configuration failed for package ‘Rmpfr’

是系统​​MPFR​​​ 版本太低了。​​MPFR​​​是什么我也不知道，大概是和大数值相关的运算有关，而且和​​GMP​​​一起常作为​​GCC​​​安装的依赖。所以重装​​MPFR​​​，下载地址​​https://www.mpfr.org/mpfr-current/​​。如果是root用户，这个问题一下解决了。

sudo apt-get install libmpfr-dev #Ubuntu系列
sudo dnf install mpfr-devel #Centos系列

再重新安装下​​R​​​包就行了。但是非​​root​​安装依赖库很麻烦，只能源码编译安装。

wget https://www.mpfr.org/mpfr-current/mpfr-4.0.2.tar.bz2
tar -jxvf mpfr-4.0.2.tar.bz2
mkdir mpfr4 && cd mpfr-4.0.2
./configure --prefix="/path/software/mpfr4"

没那么容易，报错了：

checking whether gcc __attribute__ ((mode (XX))) works... yes
checking for recent GMP... no
configure: error: GMP 5.0.0 or newer is required

要升级​​GMP​​​版本，​​GMP(The GNU Multiple Precision Arithmetic Library)​​​又叫​​GNU​​​多精度算术库，是一个提供了很多操作高精度的大整数，浮点数的运算的算术库，几乎没有什么精度方面的限制，功能丰富。
于是下载​​​GMP​​​，安装。下载地址：​​https://gmplib.org/#DOWNLOAD​​ 好像除了6，没有其他版本。

wget https://gmplib.org/download/gmp/gmp-6.1.2.tar.bz2
tar -jxvf gmp-6.1.2.tar.bz2
mkdir gmp6 && cd gmp-6.1.2
./configure --prefix="/path/software/gmp6"
make
make check
make install

​​GMP6​​​安装成功后，再次安装​​mpfr​​​，配置时需要指定​​gmp6​​路径：

./configure --prefix="/path/software/mpfr4" --with-gmp=/path/software/gmp6
make
make install

再重新安装​​Rmpfr​​包，但还是报同样的错。于是将两个库加入环境中：

export LD_LIBRARY_PATH=/path/software/gmp6/lib:/path/software/mpfr4/lib:$LD_LIBRARY_PATH

问题还是存在，莫非要安装新的​​gcc​​​吗？暂时搁下了，后续再说吧，​​linux​​真的好烦，哎~~~

configure: error: MPFR Library must be at least version 3.0.0, see README
ERROR: configuration failed for package ‘Rmpfr’
* removing ‘/ldfssz1/SP_MSI/USER/pengjianxiang/software/R_packages/Rmpfr’

下次装个新的GCC试试吧。

更新

实际上我​​重新装了一个GCC​​​，将其所有依赖（包括​​GMP​​​和​​MPFR​​​）一并安装后也没有安装上​​Rmpfr​​​包。而​​Rmpfr​​​的依赖包​​gmp​​​是可以装上的。
[Linux]非root的R环境被conda破坏后如何恢复？_依赖库

最奇怪的是，我即使是指定​​MPFR​​​库和​​GMP​​​库来安装这个​​R​​​包（包括​​GCC​​自动安装的依赖和我之前手动安装的这两个库）也链接不上。

我是怎么指定依赖库的呢？经同事指点，找到了​​configure.args​​参数。指定库的头文件和库文件。

#安装gcc时自动安装的依赖库
install.packages("Rmpfr",configure.args = c(Rmpfr = "--with-mpfr-include=/path/to/mpfr-3.1.4/include \\
--with-mpfr-lib=/path/to//mpfr-3.1.4/lib"))

#手动安装的依赖库
install.packages("Rmpfr",configure.args = c(Rmpfr = "--with-mpfr-include=/path/to//mpfr4/include \\
--with-mpfr-lib=/path/to//mpfr4/lib"))

结果还是链接到了原来旧版本的​​MPFR​​​上。但这个人说他可以​​https://stackoverflow.com/questions/37287226/pass-configure-arguments-to-install-packages-in-r​​​ ，但我的就是连接不上。
[Linux]非root的R环境被conda破坏后如何恢复？_依赖库_02

同样，下载源码，在终端命令行下安装也报相同的错误。

R CMD INSTALL  --configure-args="--with-mpfr-include=/ldfssz1/SP_MSI/USER/pengjianxiang/software/mpfr-3.1.4/include \\
--with-mpfr-lib=/ldfssz1/SP_MSI/USER/pengjianxiang/software/mpfr-3.1.4/lib" Rmpfr_0.7-2.tar.gz

也试了下​​--configure-vars​​这个参数：

R CMD INSTALL --configure-vars='INCLUDE_DIR=... LIB_DIR=...'

不行。最后我试着解压​​Rmpfr​​​源码，直接编译。​​configure​​​中有​​--with-mpfr-include​​​和​​--with-mpfr-lib​​参数，我指定库路径进行编译准备，可以通过。

[Linux]非root的R环境被conda破坏后如何恢复？_依赖库_03
但生成的不是​​​Makefile​​​文件，而是​​src​​​目录下的​​Makevars​​​等文件。我也不知道能不能这么弄，反正不能​​make​​​，最后也不能编译。
[Linux]非root的R环境被conda破坏后如何恢复？_重新安装_04
还有个方法试下，就是用​​​conda​​了。

第二次更新

这一次用​​conda​​​来安装试试。关于非root用户安装​​conda​​​，​​可以看看这个​​。

conda create -n meta
source activate meta
conda search r-rmpfr  #可事先大小写分别在anaconda上试着搜一下
conda install r-rmpfr

安装成功后，​​which r-rmpfr​​​找不到。用​​find​​命令来找找，试了大小写，最后找到，不知道为什么这么多库路径，也不知该用哪个：

$ find ./ -name '*Rmpfr'
./pkgs/r-rmpfr-0.7_2-r36ha9c3b96_1/lib/R/library/Rmpfr
./pkgs/r-rmpfr-0.7_2-r36ha9c3b96_1/lib/R/library/Rmpfr/R/Rmpfr
./envs/meta/lib/R/library/Rmpfr
./envs/meta/lib/R/library/Rmpfr/R/Rmpfr

最起码​​Rmpfr​​​在系统上是安装上了，再试着安装下​​PMCMRplus​​​包吧。接下来就有两种情况了：一是退出虚拟环境进入​​R​​​，再指定库路径安装；二是仍在虚拟的​​conda​​​环境中进入​​R​​，再进行安装。

首先是第一种情况：

$which R
#R仍然是我用的R3.5.2
$R
R version 3.5.2 (2018-12-20) -- "Eggshell Igloo"
Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

>.libPaths()
[1] "/my/software/R_packages"
[2] "/my/software/conda/miniconda/envs/meta/lib/R/library"
#库路径将conda的也加入了
> install.packages("PMCMRplus")
#然而失败了。

载入​​Rmpfr​​包试试：

> library(Rmpfr)
Error in library(Rmpfr) : there is no package called ‘Rmpfr’
> library(Rmpfr,lib="/my/software/conda/minicondaLoading required package: gmp

Attaching package: ‘gmp’

The following objects are masked from ‘package:base’:

    %*%, apply, crossprod, matrix, tcrossprod

Error: package or namespace load failed for ‘Rmpfr’ in rbind(info, getNamespaceInfo(env, "S3methods")):
 number of columns of matrices must match (see arg 2)
In addition: Warning message:
package ‘Rmpfr’ was built under R version 3.6.1

可知虽然​​Rmpfr​​​已安装，但​​conda​​​是用​​R3.6.1​​​安装的，而我的​​R​​​版本是​​3.5.2​​​，因此在我的​​R​​​上不能作为依赖来安装​​PMCMRplus​​。

再看看第二种情况：

$ R

R version 3.6.1 (2019-07-05) -- "Action of the Toes"
Copyright (C) 2019 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-conda_cos6-linux-gnu (64-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under certain conditions.
Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.

  Natural language support but running in an English locale

R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.

Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.

> .libPaths()
[1] "/ldfssz1/SP_MSI/USER/pengjianxiang/software/R_packages"
[2] "/ldfssz1/SP_MSI/USER/pengjianxiang/software/conda/miniconda/envs/meta/lib/R/library"

> install.packages("PMCMRplus")
#等了半天，比一般安装要慢很多。

​​conda​​​是用​​R3.6.1​​​安装的​​Rmpfr​​，库路径也是两个。晚上睡觉去了，放在后台龟速安装，不知为何，最后没装成功。

那么不进入虚拟环境，用​​conda​​​安装的​​R​​直接安装这个包会如何呢？

$ /my/software/conda/miniconda/envs/meta/bin/R
> library(Rmpfr) #success
> .libPaths()
[1] "/my/software/R_packages"
[2] "/my/software/conda/miniconda/envs/meta/lib/R/library"
> library(PMCMRplus)
Error in library(PMCMRplus) : there is no package called ‘PMCMRplus’
> install.packages("PMCMRplus") #fail

> install.packages("PMCMRplus",lib="/my/software/conda/miniconda/envs/meta/lib/R/library")
make: *** [crwrapf90.o] Error 127
ERROR: compilation failed for package ‘PMCMRplus’

竟然还是失败的！若要解决，除非都用​​conda​​​来安装​​R​​​及其​​R​​​包，工作量巨大。【补充：其实这个我后面也试过了，​​conda​​​安装的​​R​​，根本运行不起来】

第三次更新

WF慈悲！果然成功地污染了之前的​​R​​环境，加载一些包的时候已经报错了。不得不重新安装。

> library(WGCNA)
Loading required package: dynamicTreeCut
Loading required package: fastcluster

Attaching package: ‘fastcluster’

The following object is masked from ‘package:stats’:

    hclust


Error: package or namespace load failed for ‘WGCNA’ in rbind(info, getNamespaceInfo(env, "S3methods")):
 number of columns of matrices must match (see arg 2)

然而即便是注释掉​​conda​​​的环境变量，从头安装如​​WGCNA​​等包，也还是报错：

Error in rbind(info, getNamespaceInfo(env, "S3methods")) :
  number of columns of matrices must match (see arg 2)
ERROR: lazy loading failed for package ‘WGCNA’

于是手动将之前安装的​​WGCNA​​全删掉，再重新安装。还是不行！把所有的包全都更新了一遍，发现有很多包已经被破坏，装不上了。

解决方法

我决定重新装一个​​R​​​！我想这个我有经验，应该没问题，就是麻烦了点。事实再次证明了图样图森破，无论我如何折腾都装不上了。包括用之前的​​gcc​​​及其编译的依赖库，还是我新安装​​gcc​​​来重新编译，反正就是报各种各样的缺函数库的错。期间我也重新安装了​​Anaconda​​​来解决，无济于事。最后我决定恢复原有的​​R​​​及其​​R​​包！

我之前的​​R​​​已经编译完装好，应该不会有问题。根据报错提示，我先看看具体哪些包有哪些问题，但这样不能穷尽，很麻烦。加载或重新下载不成功的​​R​​包几乎都有这么一条错误：

Error in rbind(info, getNamespaceInfo(env, "S3methods"))

我们安装软件包时，都会创建一个名为​​ .__ NAMESPACE__​​​ 的隐藏环境 。它包含许多对象，报这个错误预示着其中一个被称为​​ S3methods​​​的文件已损坏。这些应该都是​​R​​​库文件，那么我能不能建立全新的一个​​R​​​包库来解决呢？事实证明竟然是可以的！于是我将环境变量的​​R​​​库路径注释掉，重新建立了一个新的库路径，将所有​​R​​包转移到这一个路径上来。麻是麻烦了点，但总比我各种尝试导致崩溃要强点。

#export R_LIBS=/my/before/path/R_packages


这里要感谢​​这个回答给了我提示​​。否则我永远也不知道下一个正确的解决方法是什么。血的代价告诉自己，再也不轻易破坏环境了。

作者：​​Bioinfarmer​​​，若要及时了解动态信息，请关注同名微信公众号：Bioinfarmer。