本节介绍smartbi连接数据挖掘执行引擎集群、服务引擎集群、Python以及测试服务是否正常运行。
文档环境
测试数据挖掘前，请确认数据挖掘等相关服务已正常部署启动和相关的连接配置。
引擎地址示例：http://执行引擎节点1:8899,执行引擎节点2:8899
服务地址示例：https://服务引擎节点1:8900,服务引擎节点2:8900
Python代理器启动命令示例：./agent-daemon.sh start --master http://执行引擎节点1:8899,执行引擎节点2:8899 --env python
1、数据挖掘集群高可用测试
1.1 测试执行引擎主备切换
①浏览器访问Smartbi，打开系统运维–数据挖掘配置–引擎设置，引擎地址修改成执行引擎主、备节点地址，并点击保存，点击测试，提示平台和引擎双向连通
注意事项
执行引擎在部署的时候已经配置好相关的地址，点击测试，可以直接测试连接成功
如果提示“平台到引擎连接成功，引擎到平台连接失败，请检查引擎配置”，请打开系统运维–数据挖掘配置--执行引擎 检查相关配置
②停止执行引擎主节点
登陆到执行引擎主节点服务器，停止执行引擎服务
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./experiment-daemon.sh stop
③检查是否正常
重新打开smartbi 的系统运维–系统选项—引擎设置
注意事项
执行引擎主备切换可能会需要等待1分钟左右(可能时间更长)，并非实时切换，点击测试，提示平台和引擎双向连通，即表示切换完成
1.2测试服务引擎负载均衡
①浏览器访问Smartbi，打开系统运维–数据挖掘配置–引擎设置，配置服务地址修和服务代理地址，并点击保存
配置如下(注意替换成实际地址)：
点击测试，提示平台和服务双向连通，即可
注意事项
服务引擎在部署的时候已经配置好相关的地址，点击测试，可以直接测试连接成功
如果提示“平台到服务连接成功，服务到平台连接失败，请检查服务配置”，请打开系统运维–数据挖掘配置--服务引擎 检查相关配置
②系统监控-服务监控列表可以看到多个服务引擎节点:
③停止服务引擎节点
登陆到服务引擎节点服务器(10-10-35-176)，停止服务引擎
cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./service-daemon.sh stop
④检查是否切换节点
重新打开smartbi 的系统运维–系统选项—引擎设置，点击测试，提示平台和服务双向连通，即可
2. 运行数据挖掘示例
2.1. 测试数据挖掘执行引擎
打开数据挖掘–案例--窃漏电预测，点击运行，如下图显示运行成功即可
如果某个节点运行失败，可以右键点击节点，选择查看日志分析错误原因：
2.2. 测试数据挖掘服务引擎
① 打开数据挖掘–案例--波士顿房价预测，点击运行，如下图显示运行成功，并点击保存案例
② 右键点击 训练--模型--保存模型 ，如下图所示
③ 保存的的模型可以在左侧导航栏的”已训练模型”中查看。右键删除”线性回归”，”训练”这两个节点。
④ 将保存的模型拖入，并与”预测”连线。
⑤ 导航栏-服务-拖入 服务输入、服务输出，并连线，运行成功后点击部署服务
⑥ 显示部署服务
⑦ 点击服务测试，会显示测试结果
2.3. 测试数据挖掘的Python计算
前提条件
测试数据挖掘的Python计算时，请确认Python节点已正常部署和启动。
① 打开数据挖掘--新建实验
② 拖拽“示例数据源”，选择数据源 - 保存 - 运行 - 运行成功--保存
③ 左侧导航栏打开脚本模块，拖拽PYTHON脚本，与示例数据源连线，点击运行，如果显示运行成功则表示Python计算节点正常
数据挖掘及其组件测试完成。
