analyticstack版本的edX开发环境安装

#准备工作 宿主机环境

1. Ubuntu
2. win7
3. win7下的虚拟机ubuntu

#安装 　　首先如果你是第三种的话，一般的机器是不支持虚拟机再安装虚拟机的（CPU架构问题，就算可以对cpu要求太高了），所以要么换系统要么装个双系统。下面来说说第二种是怎么安装。

　　我们需要vagrant，virtualbox，vagrant我们需要需改它box存放的根目录，不然C盘空间会成为安装的障碍。copy ~/.vagrant.d/下面的目录到新目录 cp ~/.vagrant.d/ /path/to/vagrant_home/ 设置环境变量 grep ‘VAGR’ ~/.bashrc export VAGRANT_HOME=’/path/to/vagrant_home’ （当然以上是Ubuntu下的方法，在win7下你只需要复制.vagrant.d文件到指定地方，然后添加环境变量VAGRANT_HOME）
　　还有xshell这三个工具，怎么安装成功百度即可，没有难度，但是版本必须大于edx要求的版本，一般最新版即可analytics-devstack版本要求，在这个链接里面写出来了怎么来安装，但是由于国内的网络环境，我们经常是被卡在墙外的，所以必须另辟蹊径。 ###环境

$ git clone https://github.com/edx/edx-analytics-pipeline

$ cd edx-analytics-pipeline
$ virtualenv venv
$ source venv/bin/activate
$ make bootstrap
$ mkdir analyticstack
$ cd analyticstack

　　首先我们在mirrors.edxstack.org下载所需要的analyticstack.box文件,在某个盘里新建目录analyticstack，然后用cmd，进入到你的对应的目录位置　　

f:(假设在f盘)  
cd analyticstack  
vagrant init(没有这一步会导致后面文件读写和解压失败),添加虚拟机文件  
vagrant box add analyticstack analyticstack.box（box文件不在当前目录vagrant box add analyticstack ..\download\analyticstack.box请遵守Windows下的目录规则），等待十几分钟的样子，如果成功了，继续下一步，  
vagrant init analyticstack 初始化虚拟机  

把vagrantfile文件拷贝到刚生成的vagrantfile,地址

vagrant up 千万不能再第一次 vagrant up的时候中断，不然会造成一些其他的问题(我第一次就造成文件丢失)，如果顺利的话就会看到启动成功的界面，再  
vagrant ssh 开启ssh连接

　　使用xshell新建链接，输入ip和端口号，一般是127.0.0.1和2222，每次vagrant ssh会有提示。然后提示输入用户名和密码，都是vagrant。

#启用edX Analytics Data API

sudo su analytics_api
~/venvs/analytics_api/bin/python ~/analytics_api/manage.py runserver 0.0.0.0:8100 --insecure

#运行edX Insights

sudo su insights 每次进入新的用户的时候需要先exit退出当前的用户登录一下，不然要输入密码  
~/venvs/insights/bin/python ~/edx_analytics_dashboard/manage.py switch display_verified_enrollment on --create
~/venvs/insights/bin/python ~/edx_analytics_dashboard/manage.py switch enable_course_api on --create
~/venvs/insights/bin/python ~/edx_analytics_dashboard/manage.py runserver 0.0.0.0:8110 --insecure

用浏览器打开：http://127.0.0.1:8110

#执行数据分析任务(edX Analytics Pipeline) vagrant ssh进入devstack，注册用户，注册课程 开始学习，回答几道课程中的问题 退出devstack，回到宿主机，进入edx-analytics-pipeline目录 执行任务

1. 统计注册信息：

   export WHEEL_URL=http://edx-wheelhouse.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/Ubuntu/precise
   remote-task --vagrant-path analyticstack--remote-name devstack --override-config ${PWD}/config/devstack.cfg --wheel-url   
   $WHEEL_URL --wait \ ImportEnrollmentsIntoMysql --local-scheduler --interval-end $(date +%Y-%m-%d -d "tomorrow") --n-reduce-tasks 1
   

2. 统计答案分布：

   export WHEEL_URL=http://edx-wheelhouse.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/Ubuntu/precise
   export UNIQUE_NAME=$(date +%Y-%m-%dT%H_%M_%SZ)  
   remote-task --vagrant-path analyticstack--remote-name devstack --override-config ${PWD}/config/devstack.cfg --wheel-url 
   $WHEEL_URL --wait \  `
   AnswerDistributionWorkflow --local-scheduler   
   --src hdfs://localhost:9000/data/ \  
   --include 'tracking.log' \  
   --dest hdfs://localhost:9000/edx-analytics-pipeline/output/answer_distribution_raw/$UNIQUE_NAME/data \  
   --name $UNIQUE_NAME   
   --output-root hdfs://localhost:9000/edx-analytics-pipeline/output/answer_distribution/ \  
   --marker hdfs://localhost:9000/edx-analytics-pipeline/output/answer_distribution_raw/$UNIQUE_NAME/marker \  
   --n-reduce-tasks 1