安装指南
1、系统环境要求
| 组件 | 要求 |
|---|---|
操作系统 | 只支持 64位的Linux系统 建议：
|
CPU | 建议16核或以上 |
内存 | 建议64G或128G |
硬盘 | 建议固态硬盘或高速硬盘 空间大小2048G |
2、安装介质装备
SmartbiMining介质：
安装介质 | 文件名 |
|---|---|
JDK | jdk-8u181-linux-x64.tar.gz |
Hadoop | hadoop-2.7.3.tar.gz |
Spark | spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz |
SmartbiEngine | smartbi-mining-engine-1.0-SNAPSHOT-bin.tar.gz |
Python | Python节点安装包Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh pyhdfs：python的hdfs模块 CentOS6版本：bzip2-1.0.5-7.el6_0.x86_64.rpm CentOS7版本：bzip2-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm |
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。
