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分析报告-制作流程
支持定期生成分析报告，将分析报告发布到服务器上，并进行资源授权，之后利用计划任务的功能，可以定期生成分析报告。关于计划任务的操作，请参考 计划任务 。 分析报告浏览 用户在Smartbi系统上打开分析报告，即可在线浏览，Smartbi支持在电脑、平板和手机上以PDF的方式打开，并可对分析报告进行操作。 分析报告提供Smartbi⬝ 安装组件介绍
Smartbi 发送实验执行请求，为自助ETL提供基础服务。 通过解析实验定义，生成Spark 计算任务或Python计算任务，分别发送给Spark集群或Python集群。 本身并不承担计算任务，只负责计算任务的调度跟分发。 必选 数据挖掘-服务引擎 提供模型预测服务给第三方系统调用。 可选 … 等。 可选 Python执行节点 Python 执行环境，主要承担实验引擎发送过来的Python计算任务。 可以横向扩张，实验引擎会根据负载均衡策略把Python计算任务分发到不同节点。 可选 Zookeeper 用于实现数据挖掘实验引擎和数据挖掘服务引擎的高可用。 可选 Redis作业流
，点击 编辑资源 按钮，打开选中节点资源，可查看、编辑节点资源。 工具栏 查看历史：作业流每次执行的结果作为历史信息都被记录下来，在历史信息页面展示，方便用户查看、对比结果； 保存：保存新建作业流； 另存为：将作业流另存为新的作业流； 运行：执行作业流流程； 定时任务：设置作业流的定时任务，详情请 … 强制单独执行该节点。 强制从当前节点开始执行 表示运行工作流时强制从当前节点资源开始执行。 删除 表示删除当前节点资源。 查看日志 用于查看当前节点资源的运行日志。 查看执行参数 用于查看当前节点资源的执行参数。 用户执行带定时任务的作业流失败，重试定时任务操作权限列表
流的权限。 作业流 定时任务 用于控制是否有定时任务的权限。 源库SQL脚本 用于控制是否有源库SQL脚本的权限。 ETL自动化 用于控制是否拥有ETL自动化操作的权限。 自助ETL 用于控制是否拥有新建自助ETL的权限。 自助ETL 输入 数据集 用于控制在自助 … 用于控制是否拥有打开数据挖掘配置的权限。 自然语言配置 用于控制是否拥有打开自然语言配置的权限。 资源交接 用于控制是否拥有资源交接的权限。 模块配置与管理 计划任务 用于控制是否拥有新建计划或任务的权限，没有该权限时，无法新建计划或任务。 流程管理 新建流程 用于控制是否导出报表日期参数使用默认值，其他参数使用枚举值
（本文档仅供参考） 问题说明 目前在任务配置导出报表时，只能选择默认值+固定值、枚举值+固定值。 如果此时需要枚举值+日期参数默认值（比如需要默认取前一天的值），如何设定。 image2018-10-27 10:28:45.png 解决方案 方案一：将日期参数修改为下拉参数，并同时设置备选值，然后在配置任务导出报表的时候，枚举值同时选择这2个参数。 （参数必须有参数备选值才能在任务里配置枚举导出，而日期参数的备选值是所有日期，是取不完的，所以无法配置枚举） image2018-10-27 10:32:41.png image2018-10-27 10:33部署Smartbi数据挖掘引擎/SmartbiETL
数据挖掘包含两大部分：数据挖掘执行引擎、数据挖掘服务引擎 数据挖掘执行引擎： 负责接收Smartbi 发送执行请求。 通过解析执行定义，生成spark 计算任务或python计算任务，分别发送计算节点。 本身并不承担计算任务，只负责计算任务的调度跟分发。 SmartbiETL功能 数据挖掘服务引擎： 提供模型预测服务给第三放系统调用 数据挖掘执行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。 数据挖掘数据量2000万、15个并发任务时以下时，只需要提升数据挖掘服务器配置即可 1、系统环境准备 配置防火墙，selinux相关操作，需要管理员权限。 1.1 防火墙配置 为了便于Smartbi数据挖掘引擎/SmartbiETL安装前准备
执行环境，主要承担实验引擎发送过来的python计算任务。 可以横向扩张，实验引擎会根据负载均衡策略把python计算任务分发到不同节点。 可选 操作系统推荐： Linux操作系统平台 系统版本 Red Hat Enterprise Linux 推荐7.4 及以上 … SmartbiMiningEngine-V11.0.tar.gz 数据挖掘引擎主程序 python-3.9.13.tar.gz Python，用于数据挖掘执行python计算任务 如不需要执行Pyhon计算任务，可不安装 JDK jdk-8u181-linux-x64.tar.gz JAVA运行环境，数据挖掘数据集抽取
计划任务 系统默认为数据集抽取生成相应的计划任务，支持通过该功能操作修改相关的设置： 计划任务.png 关于计划任务的功能，详情请参考 计划任务。 中断抽取 用于立即停止抽取操作。 点击 中断抽取 （image2020-3-10 15:17:5.png）按钮，弹出“确认”窗口，确认是否中断数据抽取数据集抽取
计划任务 系统默认为数据集抽取生成相应的计划任务，支持通过该功能操作修改相关的设置： 计划任务.png 关于计划任务的功能，详情请参考 计划任务。 中断抽取 用于立即停止抽取操作。 点击 中断抽取 （image2020-3-10 15:17:5.png）按钮，弹出“确认”窗口，确认是否中断数据抽取如何在作业流中执行抽取的数据模型？
1、概述 1)作业流和数据模型的抽取是独立分开进行的，但是数据模型的数据依赖于作业流即作业流先抽完，数据模型才能开始抽数，否则会出现数据不正确； 2)作业流执行完了之后数据模型再抽取数据，需要自定义任务(写代码)才能实现，而且非常复杂，耗时耗力； 而在V10.5.8，作业流可以通过拖、拉、拽轻松设置数据模型 … 下仅显示”抽取“的数据模型或指标模型 2.2 、添加”指标模型“ 1)在作业流左侧资源树上选择“指标模型”,如下图： 2.png 拖入指标模型到作业流画布中，给指标模型与其他ETL或作业流设置串联关系，即先执行ETL或作业流资源再执行指标模型的抽取； 由于指标模型或数据模型保存时会自动生成一个计划任务，所以需要
