高性能版本-
数据挖掘V95到Beta版本升级内容如下：
| 数据挖掘组件 | V95版本 |
|---|
| Beta版本 | 更新内容 | ||
|---|---|---|---|
| 实验引擎 | √ | √ | 数据挖掘引擎版本更新 |
| 服务引擎 | √ | √ | 数据挖掘引擎版本更新 |
| Spark | √ | √ | Spark版本由2.4升级到3.0版本 |
| Python执行节点 | √ | √ | 数据挖掘引擎版本更新，新增代理程序启动用户。 |
| Hadoop | × | √ | 新增Hadoop组件，用于节点中间数据存储。 |
部署Hadoop服务
1、上传安装包
获取并上传安装包到<高性能版本安装目录>/smartbi_data/目录下，并解压。例如：
| 代码块 | ||
|---|---|---|
| ||
cd /data/Smartbi_All/smartbi_data/
tar -zxvf smartbi-hadoop.tar.gz |
2、执行脚本导入镜像
| 代码块 | ||
|---|---|---|
| ||
cd /data/Smartbi_All/smartbi_data/smartbi-hadoop
./load_hadoop_image.sh [Rancher服务器IP] #注意替换成Rancher服务器的内网IP地址 |
参考下图
执行完成如下图：
3、下载配置文件到本地
执行完脚本后，使用wincp或者其他工具，将目录中的Smartbi-Hadoop.yaml文件下载到本地。
4、部署Hadoop服务
浏览器登陆Rancher控制台，导入Hadoop服务
点击导入YAML，选择从文件读取
选择从服务器中下载的Smartbi-Hadoop.yaml文件
点击导入
导入完成后，状态变成绿色Active即表示服务导入成功
5、测试验证Hadoop
浏览器登陆smartbi，htpp://IP:31080/smartbi
打开系统运维--系统选项–执行引擎–引擎配置，节点数据hdfs存储目录设置为hdfs://smartbi-hadoop:9000/mining/，并保存，参考下图
打开系统运维--系统选项–服务引擎，节点数据hdfs存储目录设置为hdfs://smartbi-hadoop:9000/mining/，并保存，参考下图
修改完成后，打开数据挖掘，选择一个案例，运行
运行成功，表示Hadoop部署成功
| 注意 | ||
|---|---|---|
| ||
Rancher |
更新顺序为：
