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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。

数据挖掘服务引擎:

  • 提供模型预测服务给第三放系统调用
注意
title文档环境

集群部署数据挖掘组件环境如下:

服务器IP主机名组件实例部署目录
10.10.35.6410-10-35-64数据挖掘-1Zookeeper-1,Python-1/data
10.10.35.6510-10-35-65数据挖掘-2Spark-1,Hadoop-1/data
10.10.35.6610-10-35-66Spark-2Zookeeper-2Hadoop-2/data
10.10.35.6710-10-35-67Spark-3Zookeeper-3,Hadoop-3,Python-2/data
10.10.204.25010-10-204-250Smartbi-Proxy/data

如果Python计算任务较多,建议Python节点单独部署

1、系统环境准备

1.1 防火墙配置

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(立即生效)

代码块
languagebash
linenumberstrue
systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙(重启后生效)

代码块
languagebash
linenumberstrue
systemctl disable firewalld

查看防火墙状态

代码块
languagebash
linenumberstrue
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
执行引擎

8899,4040,7777,,[30000-65535]

服务引擎8900
Zookeeper2181,2888,3888

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:8900,8899,4040,7777, [30000-65535]

代码块
languagebash
linenumberstrue
firewall-cmd --zone=public --add-port=8899/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8900/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=4040/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7777/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=30000-65535/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2888/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=3888/tcp --permanent

配置完以后重新加载firewalld,使配置生效

代码块
languagebash
linenumberstrue
firewall-cmd --reload

查看防火墙的配置信息

代码块
languagebash
linenumberstrue
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。

代码块
languagebash
linenumberstrue
setenforce 0

永久关闭selinux,修改完配置后需要重启服务器才能生效

代码块
languagebash
linenumberstrue
sed -i 's/=enforcing/=disabled/g'  /etc/selinux/config

1.2 取消打开文件限制

修改/etc/security/limits.conf文件在文件的末尾加入以下内容:

代码块
languagebash
linenumberstrue
vi /etc/security/limits.conf

在文件的末尾加入以下内容:

代码块
languagebash
linenumberstrue
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072

1.3 安装JAVA环境

解压jdk到指定目录:

代码块
languagebash
tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /data

添加环境变量

代码块
languagebash
vi /etc/profile

在文件末尾添加下面内容:

代码块
languagebash
export JAVA_HOME=/data/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

让配置生效

代码块
languagebash
source /etc/profile

验证安装

代码块
languagebash
java -version

1.4 配置主机名映射

将数据挖掘组件中的服务器主机名映射到hosts文件中

代码块
languagebash
vi /etc/hosts

文件末尾添加(根据实际环境信息设置):

代码块
languagebash
10.10.35.64 10-10-35-64
10.10.35.65 10-10-35-65
10.10.35.66 10-10-35-66
10.10.35.67 10-10-35-67


注意
title注意!

部署smartbi服务器的/etc/hosts,需要添加所有数据挖掘组件的主机和IP地址映射

2、部署数据挖掘-执行引擎(高可用)

注意
title数据挖掘执行引擎-高可用 节点说明

数据挖掘执行引擎需要依赖zookeeper,故而文档环境部署zookeeper集群。

主机名角色
10-10-35-64执行引擎(主),Zookeeper-1
10-10-35-65执行引擎(备)
10-10-35-66Zookeeper-2
10-10-35-67Zookeeper-3


2.1 部署Zookeeper集群

注意
title注意!

Zookeeper的版本必须要高于3.5.5版本

1、登陆zookeeper-1节点执行操作。

① 上传zookeeper安装包到服务器,并解压到指定目录:

代码块
languagebash
tar -zxvf zookeeper-3.5.9.tar.gz -C /data/


② 创建zookeeper数据目录、日志目录

代码块
languagebash
cd /data/zookeeper-3.5.9
mkdir {data,log}


③ 修改zookeeper配置文件

代码块
languagebash
cd /data/zookeeper-3.5.9/conf
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg       #重命名配置文件
vi zoo.cfg                      #编辑配置文件

zookeeper配置文件参考:

代码块
languagebash
tickTime=60000
initLimit=300
syncLimit=5
#修改数据目录和日志目录
dataDir=/data/zookeeper-3.5.9/data
dataLogDir=/data/zookeeper-3.5.9/log
clientPort=2181
#保留20个文件
autopurge.snapRetainCount=20
#保留48小时
autopurge.purgeInterval=48  
#zookeeper集群信息
server.1=10-10-35-64:2888:3888    
server.2=10-10-35-66:2888:3888   
server.3=10-10-35-67:2888:3888 


④ 将Zookeeper安装包分发到其他节点

假设当前的系统用户为root命令如下:

代码块
languagebash
scp -r /data/zookeeper-3.5.9  root@10-10-35-66:/data/
scp -r /data/zookeeper-3.5.9  root@10-10-35-67:/data/


2、创建myid文件,并写入ID,集群中每个节点mysqid不能相同

代码块
languagebash
echo 1 > /data/zookeeper-3.5.9/data/myid        #zookeeper-1节点执行
echo 2 > /data/zookeeper-3.5.9/data/myid        #zookeeper-2节点执行
echo 3 > /data/zookeeper-3.5.9/data/myid        #zookeeper-3节点执行


3、启动Zookeeper集群

所有节点启动Zookeeper服务

代码块
languagebash
cd /data/zookeeper-3.5.9/bin
./zkServer.sh start


4、查看每个节点Zookeeper状态

代码块
languagebash
cd /data/zookeeper-3.5.9/bin
./zkServer.sh status

其中有一个leader节点,两个follower节点

zookeeper集群部署完成。

2.2 部署执行引擎(主节点)

1、解压数据挖掘安装包到指定的目录

代码块
languagebash
linenumberstrue
tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V10.0.64186.21183.tar.gz -C /data

2、启动数据挖掘执行引擎

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./experiment-daemon.sh start


注意
title注意事项

首次启动执行引擎只是为了生成相关配置文件


3、修改执行引擎配置文件

进入配置文件目录,注意:下面的配置文件是执行引擎首次启动时生成的。

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/conf
vi experiment-application.properties

experiment-application.properties配置文件具体修改如下图:


4、停止执行引擎服务

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./experiment-daemon.sh stop


5、将数据挖掘安装包分发到其他节点

假设当前的系统用户为root命令如下:

代码块
languagebash
scp -r /data/smartbi-mining-engine-bin  root@10-10-35-65:/data/


6、启动数据挖掘执行引擎集群

分别登陆两个节点,执行脚本启动执行引擎

代码块
languagebash
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./experiment-daemon.sh start

2.3 运维操作

1、启动/重启/查看执行引擎

代码块
languagebash
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./experiment-daemon.sh restart   #重启执行引擎
./experiment-daemon.sh stop      #停止执行引擎
./experiment-daemon.sh status    #查看执行引擎运行状态

2、测试执行引擎

参考 测试数据挖掘集群

3、部署数据挖掘服务引擎(负载均衡)

注意
title数据挖掘执行引擎-高可用 节点说明

数据挖掘服务引擎需要依赖zookeeper,故而文档环境部署zookeeper集群,服务引擎需要依赖Smartbi-Proxy代理,故而需要部署Smartbi-Proxy环境。

主机名角色
10-10-35-64执行引擎(主),Zookeeper-1
10-10-35-65执行引擎(备)
10-10-35-66Zookeeper-2
10-10-35-67Zookeeper-3
10-10-204-250Smartbi-Proxy

服务引擎使用相同zookeeper集群,无需重复部署。

3.1 部署Smartbi-Proxy

登陆10-10-204-250节点部署Smartbi-Proxy。

1、Tomcat安装包解压到/opt目录

代码块
languagebash
linenumberstrue
tar -zxvf apache-tomcat-8.5.57.tar.gz -C /data

2、修改Tomcat启动参数

进入Tomcat下的bin目录

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/apache-tomcat-8.5.57/bin

创建Tomcat启动参数文件:setenv.sh

代码块
languagebash
linenumberstrue
vi setenv.sh

具体参数如下(根据实际部署替换配置中的路径):

代码块
languagebash
linenumberstrue
export JAVA_HOME="/data/jdk1.8.0_181"
export JRE_HOME="/data/jdk1.8.0_181/jre"
export CATALINA_HOME="/data/apache-tomcat-8.5.57"
export JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -Duser.region=CN -Duser.language=zh -Djava.awt.headless=true -Xms512m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=512m -Dmail.mime.splitlongparameters=false -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError"

赋予setenv.sh相关权限

代码块
languagebash
linenumberstrue
chmod 755 setenv.sh

3、上传Smartbi-Proxy war包到目录 /data/apache-tomcat-8.5.57/webapps/  目录

4、启动Tomcat服务

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/apache-tomcat-8.5.57/bin
./startup.sh

5、启动完成后,浏览器访问Smartbi-Proxy控制台,http://IP:PORT/smartbi/proxy   控制台初始账号密码都是admin。

Smartbi-Proxy部署完成。

3.2 部署服务引擎

1、解压数据挖掘安装包到指定的目录

代码块
languagebash
linenumberstrue
tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V10.0.64186.21183.tar.gz -C /data


注意
title注意事项

执行引擎与服务引擎部署在相同服务器,无需重复解压安装包,使用相同安装包即可。

2、启动数据挖掘服务引擎

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
chmod +x *.sh
./service-daemon.sh start


注意
title注意事项

首次启动服务引擎只是为了生成相关配置文件


3、修改服务引擎配置文件

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。

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/conf
vi service-application.properties

service-application.properties配置文件具体修改如下图:

4、停止服务引擎

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./service-daemon.sh stop


5、将数据挖掘安装包分发到其他节点

假设当前的系统用户为root命令如下:

代码块
languagebash
scp -r /data/smartbi-mining-engine-bin  root@10-10-35-65:/data/


注意
title注意事项

如果服务引擎集群与执行引擎部署在相同的服务器时,请直接启动服务引擎,并修改服务引擎的配置文件,无需再重复分发安装包

6、启动数据挖掘服务引擎集群

分别登陆两个节点,执行脚本启动服务引擎

代码块
languagebash
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./service-daemon.sh start

7、服务引擎启动后,可以登陆Smartbi-Proxy控制台查看服务引擎节点信息,如下图:

3.2 运维操作

1、启动/重启/查看服务引擎

代码块
languagebash
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/
./experiment-daemon.sh restart   #重启服务引擎
./experiment-daemon.sh stop      #停止服务引擎
./experiment-daemon.sh status    #查看服务引擎运行状态

2、测试服务引擎

参考 测试数据挖掘集群