数据挖掘包含两大部分:数据挖掘实验引擎、数据挖掘服务引擎
数据挖掘实验引擎:
数据挖掘服务引擎:
数据挖掘实验引擎和服务引擎可部署在同一台服务器中,也可以分开部署在不同服务器中。
部署实验引擎或服务引擎均需提前设置系统环境。 |
为了便于安装,建议在安装前关闭防火墙。使用过程中,为了系统安全可以选择启用防火墙,但必须启用服务相关端口。
1.关闭防火墙
临时关闭防火墙
systemctl stop firewalld |
永久关闭防火墙
systemctl disable firewalld |
查看防火墙状态
systemctl status firewalld |
2.开启防火墙
相关服务及端口对照表:
服务名 | 需要开放端口 |
---|---|
实验引擎 | 8899 |
服务引擎 | 8900 |
如果确实需要打开防火墙安装,需要给防火墙放开以下需要使用到的端口
开启端口:8899.8900
firewall-cmd --zone=public --add-port=8899/tcp --permanent firewall-cmd --zone=public --add-port=8900/tcp --permanent |
配置完以后重新加载firewalld,使配置生效
firewall-cmd --reload |
查看防火墙的配置信息
firewall-cmd --list-all |
3.关闭selinux
临时关闭selinux,立即生效,不需要重启服务器。
setenforce 0 |
永久关闭selinux,修改完配置后需要重启服务器才能生效
sed -i 's/=enforcing/=disabled/g' /etc/selinux/config |
安装包解压到/opt目录
tar -zxvf jdk8.0.202-linux_x64.tar.gz -C /opt |
配置java环境变量
①执行 vi ~/.bash_profile 在文件末尾添加java环境变量参数,并保存
export JAVA_HOME=/opt/jdk8.0.202-linux_x64 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/jre/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH |
②使配置生效
source ~/.bash_profile |
③查看java版本信息
java -version |
修改/etc/security/limits.conf文件在文件的末尾加入以下内容:
vi /etc/security/limits.conf |
在文件的末尾加入以下内容:
* soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072 |
部署服务器:
IP地址 | 主机名 | 角色 |
---|---|---|
10.10.204.125 | 10-10-204-125 | 实验引擎(主) |
10.10.204.126 | 10-10-204-126 | 实验引擎(备) |
根据部署实际环境,各个服务器主机名不同即可不修改主机名,如需修改,可参考下面的修改方式:
hostnamectl set-hostname 主机名 |
PS:主机名不能使用下划线
配置主机名和IP的映射关系
vi /etc/hosts |
内容设置,例如:
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.10.204.125 10-10-204-125 10.10.204.126 10-10-204-126 |
部署smartbi的服务器的/etc/hosts,需要添加所有数据挖掘节点的主机和IP地址映射 |
1、解压Smartbi-engine安装包到指定的安装目录
tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V9.6.57367.20296.tar.gz -C /opt |
2、启动数据挖掘服务引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./experiment-daemon.sh start |
首次启动实验引擎只是为了生成相关配置文件 |
3、修改配置文件
进入配置文件目录,注意:下面的配置文件是实验引擎首次启动时生成的。
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/conf/ vi experiment-application.properties |
experiment-application.properties配置文件具体修改如下图:
4、重启实验引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./experiment-daemon.sh restart |
5、分发引擎安装包到备节点
scp -r /opt/smartbi-mining-engine-bin root@10.10.204.126:/opt |
6、启动备节点实验引擎
登陆到备节点,启动实验引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin ./experiment-daemon.sh start |
1、启动/重启/查看实验引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin ./experiment-daemon.sh restart #重启实验引擎 ./experiment-daemon.sh stop #停止实验引擎 ./experiment-daemon.sh status #查看实验引擎运行状态 |
2、测试实验引擎
参考 测试数据挖掘集群及其组件
部署服务器:
IP地址 | 主机名 | 角色 |
---|---|---|
10.10.204.125 | 10-10-204-125 | 服务引擎 |
10.10.204.126 | 10-10-204-126 | 服务引擎 |
10.10.17.164 | 10-10-17-164 | smartbi proxy |
部署数据挖掘实验引擎时,需要提前部署好zookeeper,smartbi proxy 。 zookeeper是给各个节点服务引擎做状态同步使用 |
根据部署实际环境,各个服务器主机名不同即可不修改主机名,如需修改,可参考下面的修改方式:
hostnamectl set-hostname 主机名 |
PS:主机名不能使用下划线
配置主机名和IP的映射关系
vi /etc/hosts |
内容设置,例如:
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.10.204.125 10-10-204-125 10.10.204.126 10-10-204-126 10.10.17.164 10-10-17-164 |
1、解压Smartbi-engine安装包到指定的安装目录
tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V9.6.57367.20296.tar.gz -C /opt |
2、启动数据挖掘实验引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./service-daemon.sh start |
首次启动服务引擎只是为了生成相关配置文件 |
3、修改配置文件
进入配置文件目录,注意:下面的配置文件是服务引擎首次启动时生成的。
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/conf/ vi service-application.properties |
service-application.properties配置文件具体修改如下图:
4、重启服务引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./service-daemon.sh restart |
5、分发引擎安装包到备节点
scp -r /opt/smartbi-mining-engine-bin root@10.10.204.126:/opt |
如果服务引擎集群与实验引擎集群部署在相同的服务器时,请直接修改相关的配置文件,无需再重复分发安装包 |
6、启动其他节点服务引擎
登陆到其他点,启动服务引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin ./service-daemon.sh start |
1、启动/重启/查看服务引擎
cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin ./service-daemon.sh restart #重启服务引擎 ./service-daemon.sh stop #停止服务引擎 ./service-daemon.sh status #查看服务引擎运行状态 |
2、测试实验引擎
参考 测试数据挖掘集群及其组件