Python节点主要用于机器学习的DBSACN算法和自定义模块的python脚本扩展。如果没有用到这两个功能模块，可以不用部署python节点。Python节点主要用于机器学习的DBSACN算法和自定义模块的Python脚本扩展。如果没有用到这两个功能模块，可以不用部署python节点。
| 注意 | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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单机部署数据挖掘组件环境如下：
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...
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。
1.1.1. 关闭防火墙
临时关闭防火墙临时关闭防火墙（立即生效）
| 代码块 | ||
|---|---|---|
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systemctl stop firewalld |
永久关闭防火墙永久关闭防火墙（重启后生效）
| 代码块 | ||
|---|---|---|
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systemctl disable firewalld |
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| 代码块 | ||
|---|---|---|
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systemctl status firewalld |
1.1.2. 开启防火墙
相关服务及端口对照表：
| 服务名 | 需要开放端口 |
|---|---|
| Python | 8980 |
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：8980
...
| 代码块 | ||
|---|---|---|
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firewall-cmd --list-all |
1.1.3. 关闭selinux
临时关闭selinux，立即生效，不需要重启服务器。
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| 代码块 | ||
|---|---|---|
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sed -i 's/=enforcing/=disabled/g' /etc/selinux/config |
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2. Python计算机点单机部署
2.1. 安装前配置
①配置本地yum源，参考文档：① 配置本地yum源，参考文档：https://www.jellythink.com/archives/548
| 注意 | ||
|---|---|---|
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Centos7.4 以上，可不设置本地yum源。 |
②配置主机名映射② 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 | ||
|---|---|---|
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10.10.204.248 10-10-204-248 10.10.204.249 10-10-204-249 10.10.204.250 10-10-204-250 |
③安装javva环境③ 安装javva环境
解压jdk到指定目录：
| 代码块 | ||
|---|---|---|
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tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /data |
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| 代码块 | ||
|---|---|---|
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java -version |
2.2. 安装Python主程序
上传安装包到服务器的/data目录
①安装依赖包① 安装依赖包
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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rpm -ivh bzip2-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm yum install gcc |
...
| 注意 | ||
|---|---|---|
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Centos7.4 以上，无需安装依赖包 |
②安装Anaconda3并指定安装目录为② 安装Anaconda3并指定安装目录为/data/anaconda3
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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cd /data chmod +x Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh -b -p /data/anaconda3 |
③配置环境变量③ 配置环境变量
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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vi /etc/profile |
...
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
source /etc/profile python --version |
显示Python 3.7.4 表示安装成功。
2.3. 离线安装Python插件包
①上传离线压缩包到服务器① 上传离线压缩包到服务器/data目录，并解压
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
cd /data unzip plugin.zip |
...
② 批量安装
安装时需指定解压出来的目录“./plugin”和文件“requirements.txt”的路径
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
cd /data pip install --no-index --find-links=./plugin/ -r requirements.txt |
2.4. 部署数据挖掘引擎包
上传安装包到服务器，并解压到指定目录
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V10.0.64186.21183.tar.gz -C /data |
...
| 注意 | ||
|---|---|---|
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数据挖掘引擎包版本需要与Smartbi版本一致。 |
2.5. 创建Python执行用户
创建用户组、用户并设置密码
| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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groupadd mining #创建mining组 useradd -g mining mining-ag #创建启动用户(mining-ag)并指定用户组为mining passwd mining-ag #设置mining-ag用户密 |
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| 代码块 | ||||
|---|---|---|---|---|
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chgrp mining /data/smartbi-mining-engine-bin chmod 775 /data/smartbi-mining-engine-bin |
2.6. 启动Python执行代理
①浏览器访问Smartbi，打开① 浏览器访问Smartbi，打开系统运维–数据挖掘配置–引擎设置，复制Python代理器启动命令
| 注意 | ||
|---|---|---|
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复制Python代理器启动命令前，请确认数据挖掘引擎能正常测试连接成功 |
②登录到部署Python节点机器，并切换到mining② 登录到部署Python节点机器，并切换到mining-ag用户
| 注意 | ||
|---|---|---|
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为了避免出现安全问题，一定要切换到mining-ag用户去启动执行代理服务，不要使用root用户安装或带有sudo权限的用户来启动执行代理服务 |
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启动完成后可参考： 测试数据挖掘及其组件 运行数据挖掘实验
2.7. 运维操作
1、更新Python数据挖掘引擎包① 更新Python数据挖掘引擎包
Smartbi更新war包版本时，Python执行节点需要同步更新对应版本的数据挖掘引擎。
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