Неожиданное поведение R после установки на другой экземпляр EC2

Я борюсь с этой проблемой на второй день прямо с полностью бессонной ночью, и я действительно теряю терпение и силу. Все началось после того, как я решил предоставить другой (оплаченный) экземпляр AWS EC2, чтобы проверить свой R-код для анализа данных о диссертации. Раньше я использовал единственный экземпляр t1.micro уровня t1.micro, который очень медленный, особенно при тестировании/запуске определенного кода. Время намного ценнее разумного количества центов в час, которое Амазонка заряжает.

Поэтому я предоставил экземпляр m3.large, который, как я надеюсь, должен иметь достаточную мощность для быстрого сжатия моих данных. После настройки, специфичной для EC2, которая включала выбор Ubuntu 14.04 LTS в качестве операционной системы и некоторую настройку безопасности, я установил R и RStudio Server для каждой инструкции через sudo apt-get install r-base r-base-dev как пользователь ubuntu. Я также создал ruser как специальный пользователь для запуска сеансов R. В принципе, та же процедура, что и на меньшем экземпляре.

Текущая ситуация заключается в том, что любая команда, которую я выдаю в командной строке сеанса R, приводит к следующим сообщениям: Error: could not find function "sessionInfo". Единственная функция, которая работает, - q(). Я подозреваю, что здесь проблема с разрешениями, однако я не знаю, как подойти к исследованию проблем, связанных с разрешением, в среде R. Мне также любопытно, каковы могут быть причины такой ситуации, учитывая, что я слежу за рекомендациями источников R Project и RStudio.

Ответ 1

Я смог точно определить место, которое, как мне кажется, вызвало весь этот ужас - это был лишь небольшой файл конфигурации "/etc/R/Rprofile.site", который я ранее обновлял с помощью директив, заимствованных из сообщений экспертов R здесь, на StackOverflow. После удаления сомнительного содержимого я смог успешно запустить команды R. Из любопытства и обмена этими с трудом заработавшими знаниями, здесь удаленное содержимое:

local({
  # add DISS_FLOSS_PKGS to the default packages, set a CRAN mirror
  DISS_FLOSS_PKGS <- c("RCurl", "digest", "jsonlite",
                       "stringr", "XML", "plyr")
  #old <- getOption("defaultPackages")
  r <- getOption("repos")
  r["CRAN"] <- "http://cran.us.r-project.org"
  #options(defaultPackages = c(old, DISS_FLOSS_PKGS), repos = r)
  options(defaultPackages = DISS_FLOSS_PKGS, repos = r)

  #lapply(list(DISS_FLOSS_PKGS), function() library)
  library(RCurl)
  library(digest)
  library(jsonlite)
  library(stringr)
  library(XML)
  library(plyr)
})

Любые комментарии по этому поводу будут оценены!