SmartbiMining单节点部署文档

1、系统环境要求

2、安装介质装备

SmartbiMining介质：

3、设置系统环境

3.1 取消打开文件数限制

在/etc/security/limits.conf
文件的末尾加入以下内容：
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072

3.2 取消SELINUX

修改/etc/selinux/config中的SELINUX为disabled
SELINUX=disabled

3.3 关闭防火墙

1）、CentOS 6.X/Redhat 6.X
service iptables stop
service ip6tables stop
chkconfig iptables off
chkconfig ip6tables off
2）、CentOS 7.X/Redhat 7.X
systemctl stop firewalld 
 systemctl disable firewalld 
 systemctl status firewalld

开始部署

1、smartbi-spark单节点部署

1.1 java安装

java安装。

解压到指定目录：

# tar-zxvf  jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /usr/local

添加环境变量。

# vi /etc/profile

在最底下添加下面内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_181
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_BIN

1.2 系统设置

修改主机名（主机名不能使用下划线）：

       CentOS 6：

# hostname 主机名

# vi /etc/sysconfig/network

修改HOSTNAME的值

CentOS 7：

# hostname 机器名

# echo 机器名 > /etc/hostname

配置主机ip和主机名的映射关系：

# echo ‘服务器对应ip  机器名’ >> /etc/hosts

1.3 spark安装

1）解压及修改配置

1. 拷贝spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz到spark的服务器的/usr/local目录下

2. 在/usr/local目录下执行

# tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz

2）启动spark

进入spark的master节点的/usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin目录，执行:

$ sh start-master.sh -h 主机名

例如: 主机名为SmartbiSpark，则执行：sh start-master.sh -h SmartbiSpark

在spark安装目录的sbin目录下执行:

$ sh start-slave.sh spark://master节点的主机名:7077 -c 配置的cpu数 -m xg 配置得的内存数(g为单位)

例如：worker节点为64核，128g内存的配置，master的主机名为SmartbiSpark,则执行:

$ sh start-slave.sh spark:// SmartbiSpark:7077 -c 60 -m 120g ，4核8G留给操作系统。

3）检查spark

在浏览器中输入：http://master节点的ip:7070，查看集群状态，并在master节点提交任务测试进入/usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7目录，执行(将命令红色部分替换为master节点的实际ip或主机名):

$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://节点的ip:7077 /usr/local/smartbi-spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100

运行得出Pi的近似值3.14159即部署成功。

2、smartbi-engine单节点安装

2.1 java安装

 参考spark的java安装章节。如果是同一台机器部署，可以忽略此步骤。

2.2 系统设置

参考spark的系统设置章节。如果是同一台机器部署，可以忽略此步骤。

2.3 安装引擎

解压安装包到/usr/local目录(或其它空间足够的目录),在smartbi-mining-engine-1.0-SNAPSHOT-bin.tar.gz所在目录下执行:

$ tar -zxvf smartbi-mining-engine-1.0-SNAPSHOT-bin.tar.gz -C /usr/local
$ ln -s /usr/local/smartbi-mining-engine-1.0-SNAPSHOT-bin /usr/local/engine

# 修改配置,打开/usr/local/engine/conf/experiment-application.properties,按下图修改配置：

打开/usr/local/engine/conf/service-application.properties,按下图修改配置：

2.4 启动引擎

执行（注意：需先启动spark和smartbi）：

    sh /usr/local/engine/sbin/experiment-daemon.sh start

    sh /usr/local/engine/sbin/service-daemon.sh start

2.5 验证安装

sh  /usr/local/engine/sbin/experiment-daemon.sh status

sh  /usr/local/engine/sbin/service-daemon.sh status

3、smartbi-pynode部署

3.1 安装bzip2

CentOS 6

$ sudo rpm -ivh bzip2-1.0.5-7.el6_0.x86_64.rpm

CentOS 7

$ sudo rpm -ivh bzip2-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm

3.2 安装

假设Anaconda安装包在/tmp目录，若不是/tmp目录，则将下面命令中的/tmp改为其它目录。

$ /bin/bash /tmp/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh -b -p /usr/local/anaconda3

3.3 配置环境变量

$ vi /etc/profile

在文件最后加入

export PATH=/usr/local/anaconda3/bin:$PATH

$ source /etc/profile

4、在smartbi配置smartbi-engine

1）选择“系统运维”界面主菜单 系统选项 ，如图：

2）进入“系统选项”界面，选择“机器学习配置”分类页，如图进行设置：

3）执行完第二步后，点击右下方的保存按钮，然后重启smartbi。

5、验证部署

访问 smartbi。

使用浏览器打开 http://服务器 ip:端口/smartbi，按下图步骤验证安装：

1）选择“数据挖掘”主界面的 实验管理 分类页，选择 案例 页签，点击 波士顿房价预测 案例：

2）点击 运行 按钮，进行检验。