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SmartbiV95到V10版本升级内容如下：

组件	V95版本	V10版本	更新内容	备注
Smartbi	√	√	Smartbi版本升级到V10
Smartbi-OLAP-Server	×	√	新增组件Smartbi-OLAP-Server	详情参考Window部署、linux部署
高速缓存库	√	√	必须部署组件	不支持Infobright，需要升级为SmartbiMPP，详情请参考V10升级注意事项

版本升级前，请提前备份好数据，避免因为升级问题导致数据异常

Smartbi更新war包

获取V10版本的Smartbi安装包。

数据挖掘引擎安装包版本要和smartbi的war包版本一致，更新时需要同步更新Python节点中的引擎包。

1、Spark版本升级

需要使用Smartbi提供的Spark3.1.2安装包部署

1. 停止旧版本Spark

进入spark安装目录，执行命令停止spark2.4服务

cd /data/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin/     #注意进入实际spark部署目录
./stop-all.sh

注意，如果出现无法停止情况，可以通过jps查看Spark服务(Spark的进程名有Master,Worker,CoarseGrainedExecutorBackend)进程id，然后 kill -9 进程id

2.配置系统免密登陆

登陆服务器，生成密钥

ssh-keygen

输入ssh-keygen后，连续按三次回车，不用输入其它信息。

复制公钥到文件中：

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

测试是否设置成功

示例:

ssh root@10-10-204-249

如果不用输入密码，表示配置成功

3.安装Spark

解压Spark到指定目录

tar -zxvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /data

启动Spark

cd /data/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz/sbin
 ./start-all.sh

4. 检查Spark

在浏览器中输入：http://master节点的ip:8080，查看集群状态

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > sp2.png

在spark节点提交任务测试进入/data/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/bin目录，执行以下命令(注意将”节点IP”替换对应的IP或主机名)

./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://节点IP:7077 /data/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 100

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > sp3.png

运行得出圆周率Pi的近似值3.14即部署成功。

5. 运维操作

启动/停止spark服务

cd /data/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/sbin
./start-all.sh    #启动spark
./stop-all.sh     #停止spark

Spark集群部署参考文档：部署Spark集群

6. Smartbi连接Spark

浏览器访问smartbi，打开系统运维–数据挖掘配置–执行引擎--计算节点配置，参考下图设置，修改完成后点击保存

配置spark计算节点：

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > w9.png

配置Spark节点资源，点击一键推荐，系统会根据Spark work节点的服务器资源，生成推荐的配置(如果使用推荐值，记得点击保存，否则配置不生效)：

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > w10.png

Spark升级配置完成。

2、安装Hadoop组件

数据挖掘V10版本增加了Hadoop节点中间数据存储，可根据需要部署。

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

systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙

systemctl disable firewalld

查看防火墙状态

systemctl status firewalld

2.开启防火墙

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：

vi /etc/security/limits.conf

在文件的末尾加入以下内容：

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072

2、Hadoop单节点安装

2.1 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

2.2 配置系统免密登录

登陆服务器，生成密钥

ssh-keygen

输入ssh-keygen后，连续按三次回车，不用输入其它信息。

复制公钥到文件中：

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

测试是否设置成功

示例:

ssh root@10-10-204-249

如果不用输入密码，表示配置成功

2.3 安装JAVA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

2.4 安装Hadoop

2.4.1.准备hadoop数据目录

创建临时目录

mkdir -p /data/hdfs/tmp

创建namenode数据目录

mkdir -p /data/hdfs/name

创建datanode 数据目录

注意：这个目录尽量创建在空间比较大的目录，如果有多个磁盘，可以创建多个目录

mkdir -p /data/hdfs/data

2.4.2.解压Hadoop到安装目录

tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz -C /data

2.4.3.修改hadoop配置

①修改hadoop-env.sh

cd /data/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
vi hadoop-env.sh

找到"export JAVA_HOME"，修改为如下所示(替换成实际环境的路径):

export JAVA_HOME=/data/jdk1.8.0_181

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > h1.png

找到"export HDFS_NAMENODE_OPTS", 在下面添加一行

export HDFS_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC -Xmx4g"

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > h2.png

添加启动用户, 在文件最后添加以下内容

export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > h3.png

启动用户可根据实际环境替换成实际的用户名

②修改core-site.xml

cd /data/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
vi core-site.xml

内容如下：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <!-- 注意替换成实际的主机名 -->
        <value>hdfs://10-10-204-249:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <!-- 注意替换成实际的路径 -->
        <value>file:/data/hdfs/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.trash.interval</name>
        <value>100800</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.security.authorization</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

④修改hdfs-site.xml

cd /data/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
vi hdfs-site.xml

内容如下:

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <!-- 注意替换成实际的路径 -->
        <value>file:/data/hdfs/name</value> 
    </property>
    <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <!-- 注意替换成实际的路径 -->
        <value>file:/data/hdfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>
        <value>16384</value>
    </property>
</configuration>

dfs.data.dir尽量配置在空间比较大的目录，可以配置多个目录，中间用逗号分隔

⑤修改hadoop-policy.xml

cd /data/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
vi hadoop-policy.xml

内容如下:

<configuration>
  <property>
    <name>security.client.protocol.acl</name>
    <value>*</value>
    <description>ACL for ClientProtocol, which is used by user code
    via the DistributedFileSystem.
    The ACL is a comma-separated list of user and group names. The user and
    group list is separated by a blank. For e.g. "alice,bob users,wheel".
    A special value of "*" means all users are allowed.</description>
  </property>
  
  <!-- 这里把实验引擎ip, python执行节点ip，spark部署机器ip，hadoop部署机器ip都加上--> 
  <!-- 增加以下配置 -->
  <property>
    <name>security.client.protocol.hosts</name>
    <value>10.10.204.248,10.10.204.249,10.10.204.250</value>
  </property>
  <!-- end -->

  <property>
    <name>security.client.datanode.protocol.acl</name>
    <value>*</value>
    <description>ACL for ClientDatanodeProtocol, the client-to-datanode protocol
    for block recovery.
    The ACL is a comma-separated list of user and group names. The user and
    group list is separated by a blank. For e.g. "alice,bob users,wheel".
    A special value of "*" means all users are allowed.</description>
  </property>
  
  <!-- 这里把实验引擎ip,python执行节点ip，spark部署机器ip，hadoop部署机器ip都加上-->
  <!-- 增加以下配置 -->
  <property>
    <name>security.client.datanode.protocol.hosts</name>
    <value>10.10.204.248,10.10.204.249,10.10.204.250</value>
  </property>
  <!-- end -->

  <property>
    <name>security.datanode.protocol.acl</name>
    <value>*</value>
    <description>ACL for DatanodeProtocol, which is used by datanodes to
    communicate with the namenode.
    The ACL is a comma-separated list of user and group names. The user and
    group list is separated by a blank. For e.g. "alice,bob users,wheel".
    A special value of "*" means all users are allowed.</description>
  </property>

  <!-- hadoop-policy.xml配置文件以上部分需要修改 -->
  <!-- hadoop-policy.xml后续配置无需修改和添加，此处省略，避免文档篇幅过长 -->
  <!-- ... -->

</configuration>

hadoop-policy.xml配置文件仅添加两处配置项；

新增的security.client.protocol.hosts，security.client.datanode.protocol.hosts两个配置项中的值，要替换成实际环境的IP地址；

此配置文件是限制可以访问hadoop节点的服务器ip，提高hadoop应用的安全性。

2.4.4.配置hadoop环境变量

vi /etc/profile

在文件末尾添加下面内容：

export HADOOP_HOME=/data/hadoop-3.2.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

让配置生效

source /etc/profile

2.4.5.启动Hadoop

①格式化hadoop

cd /data/hadoop-3.2.2/ 
./bin/hdfs namenode -format

仅第一次启动时需要执行格式化Hadoop操作，后续启动无需进行此操作

②启动hadoop

cd /data/hadoop-3.2.2/ 
./sbin/start-dfs.sh

③创建中间数据存储目录

hdfs dfs -mkdir /mining
hdfs dfs -chown mining:mining /mining

2.4.6.验证安装

①在浏览器输入: http://HadoopIP:9870/dfshealth.html#tab-overview 检查集群状态

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > 12.png

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > 13.png

②检查mining目录是否创建成功

hdfs dfs -ls /    #显示创建的/mining即表示创建成功

2.5 运维操作

停止hadoop

cd /data/hadoop-3.2.2/
./sbin/stop-dfs.sh

启动hadoop

cd /data/hadoop-3.2.2/
./sbin/start-dfs.sh

查看日志
hadoop的日志路径：/data/hadoop-2.7.3/logs
安装部署或者使用中有问题，可能需要根据日志来分析解决。

Hadoop集群部署参考：部署Hadoop集群

3、设置执行引擎连接Hadoop

浏览器访问smartbi，打开系统运维--数据挖掘配置–执行引擎–引擎配置 找到“节点数据hdfs存储目录”配置项，填写Hadoop地址

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > 16.png

如果是Hadoop集群，上图中节点数据hdfs存储目录需要填写Hadoop管理节点的IP

4、Python执行节点更新

4.1停止旧Python服务

进入安装Python计算节点的服务器，进入目录，停止Python服务

cd /opt/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin
./python-daemon.sh stop

注意，如果出现无法停止情况，可以通过jps查看python服务进程id，然后 kill -9 进程id

4.2更新引擎包

更新方式，参考数据挖掘的更新方式，如果python执行节点跟实验引擎在同台机器，这步骤可以省略

4.3添加主机名映射

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

4.4.创建Python执行用户

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

4.5.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

Smartbi Insight V10帮助中心 > 【跨版本升级步骤】V9.5升级到V10 > p1.png

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

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

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

等待Python节点启动成功即可。

4.6.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。

Python节点集群部署参考：部署Python节点集群