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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。

文档环境

单机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
10.10.204.24810-10-204-248数据挖掘/data
10.10.204.24910-10-204-249Spark，Hadoop/data
10.10.204.25010-10-204-250Python/data

1. 系统环境准备

温馨提示

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（立即生效）

systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙（重启后生效）

systemctl disable firewalld

查看防火墙状态

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

firewall-cmd --zone=public --add-port=8980/tcp --permanent

配置完以后重新加载firewalld，使配置生效

firewall-cmd --reload

查看防火墙的配置信息

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。

setenforce 0

永久关闭selinux，修改完配置后需要重启服务器才能生效

sed -i 's/=enforcing/=disabled/g'  /etc/selinux/config

2. Python计算机点单机部署

2.1. 安装前配置

温馨提示

配置本地yum源，主机名映射，需要管理员权限。

① 配置本地yum源，参考文档：https://jingyan.baidu.com/article/fdbd4277a508e8b89e3f4807.html

注意事项

Centos7.4 以上，可不设置本地yum源。

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

vi /etc/hosts

文件末尾添(根据实际环境信息设置)：

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

解压jdk到指定目录：

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

添加环境变量

vi /etc/profile

在文件末尾添加下面内容：

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

source /etc/profile

验证安装

java -version

2.2. 安装Python主程序

温馨提示

安装rpm包，需要管理员权限。

上传安装包到服务器的/data目录

① 安装依赖包

rpm -ivh bzip2-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm
yum install gcc

注意事项

Centos7.4 以上，无需安装依赖包

② 安装Anaconda3并指定安装目录为/data/anaconda3

温馨提示

1、安装部署、启动python节点等，可以使用普通用户权限进行操作。

2、部署过程中用普通用户操作，则后续的所有运维操作等，都需要用普通用户来执行。如果切换其他用户操作，可能会因为权限问题导致服务启动失败。

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

vi /etc/profile

在末尾添加以下内容：

export PATH=/data/anaconda3/bin:$PATH

使配置生效，查看python版本

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/data目录，并解压

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

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

tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V10.0.64186.21183.tar.gz -C /data

注意事项

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

温馨提示

1、创建用户需要使用管理员权限，如果已经是普通用户执行部署操作，可以不用再创建用户。

创建用户组、用户并设置密码

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

给引擎安装目录附权限(为了使用mining-ag用户启动执行代理程序时候，有权限创建agent-data跟agent-logs目录)

chgrp mining -R  /data/smartbi-mining-engine-bin
chmod 775 -R /data/smartbi-mining-engine-bin

2.6. 启动Python执行代理

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

注意事项

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mining-ag用户

注意事项

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，因为执行代理服务是会去执行在界面上定义的python脚本，如果执行用户权限过大，会存在安全问题。


su - mining-ag

进入引擎启动目录

cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin

把拷贝命令粘贴，并执行，例如：

./agent-daemon.sh start --master http://10-10-204-248:8899 --env python

若有换包更新数据挖掘版本，需要重启python代理

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

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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