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Cómo actualizar los Clústeres de macrodatos de SQL Server

Se aplica a: SQL Server 2019 (15.x)

Importante

El complemento Clústeres de macrodatos de Microsoft SQL Server 2019 se va a retirar. La compatibilidad con Clústeres de macrodatos de SQL Server 2019 finalizará el 28 de febrero de 2025. Todos los usuarios existentes de SQL Server 2019 con Software Assurance serán totalmente compatibles con la plataforma, y el software se seguirá conservando a través de actualizaciones acumulativas de SQL Server hasta ese momento. Para más información, consulte la entrada de blog sobre el anuncio y Opciones de macrodatos en la plataforma Microsoft SQL Server.

La ruta de actualización depende de la versión actual del clúster de macrodatos de SQL Server. Para actualizar desde una versión compatible, incluida la versión de distribución general (GDR), la actualización acumulativa (CU) o la actualización de ingeniería de corrección rápida (QFE), puede realizar una actualización local. No se admite la actualización local a partir de la versión preliminar tecnológica de la comunidad (CTP) ni de la versión candidata para lanzamiento de BDC. Debe quitar y volver a crear el clúster. En las secciones siguientes se describen los pasos para cada escenario:

Nota:

La versión compatible actualmente más antigua de los Clústeres de macrodatos es SQL Server 2019 CU8.

Notas de la versión de la actualización

Antes de continuar, consulte las notas de la versión de la actualización para ver los problemas conocidos.

Advertencia

Era necesario establecer el parámetro imagePullPolicy como "Always" en el archivo control.json del perfil de implementación cuando se implementó inicialmente el clúster. Este parámetro no se puede cambiar después de la implementación. En el caso de que se establezca con un valor diferente, pueden producirse resultados inesperados durante el proceso de actualización y se requerirá una reimplementación del clúster.

Actualización desde una versión compatible

En esta sección se explica cómo actualizar un clúster de macrodatos de SQL Server desde una versión compatible (a partir de SQL Server 2019 GDR1) a una versión compatible más reciente.

  1. Compruebe que no hay sesiones de Livy activas.

    Asegúrese de que no haya ninguna sesión de Livy activa o trabajos por lotes en ejecución en Azure Data Studio. Una manera fácil de confirmar esto es a través del comando curl o un explorador para solicitar estas direcciones URL:

    • <your-gateway-endpoint>/gateway/default/livy/v1/sessions
    • <your-gateway-endpoint>/gateway/default/livy/v1/batches
  2. Haga una copia de seguridad de la instancia maestra de SQL Server.

  3. Haga una copia de seguridad de HDFS.

    azdata bdc hdfs cp --from-path <path> --to-path <path>
    

    Por ejemplo:

    azdata bdc hdfs cp --from-path hdfs://user/hive/warehouse/%%D --to-path ./%%D
    
  4. Actualice CLI de datos de Azure (azdata).

    Siga las instrucciones para instalar CLI de datos de Azure (azdata).

    Nota:

    Si CLI de datos de Azure (azdata) se instaló con pip, debe quitarlo manualmente antes de realizar la instalación con Windows Installer o el administrador de paquetes de Linux.

  5. Actualice el clúster de macrodatos.

    azdata bdc upgrade -n <clusterName> -t <imageTag> -r <containerRegistry>/<containerRepository>
    

    Por ejemplo, el script siguiente usa la etiqueta de imagen 2019-CU19-ubuntu-20.04:

    azdata bdc upgrade -n bdc -t 2019-CU19-ubuntu-20.04 -r mcr.microsoft.com/mssql/bdc
    

Nota:

Las etiquetas de imagen más recientes están disponibles en las notas de la versión de los Clústeres de macrodatos de SQL Server 2019.

Importante

Si usa un repositorio privado para extraer previamente las imágenes para implementar o actualizar BDC, asegúrese de que las imágenes de compilación actuales, así como >las imágenes de compilación de destino se encuentran en el repositorio privado. Esto permite una reversión correcta, si es necesario. Además, si ha cambiado las >credenciales del repositorio privado desde la implementación original, actualice las variables de entorno DOCKER_PASSWORD y >DOCKER_USERNAME correspondientes. No se admite la actualización mediante distintos repositorios privados para compilaciones actuales y de destino.

Aumento del tiempo de espera de la actualización

Se puede producir un tiempo de espera si no se actualizan determinados componentes en el tiempo asignado. En el código siguiente se muestra el aspecto del error:

>azdata.EXE bdc upgrade --name <mssql-cluster>
Upgrading cluster to version 15.0.4003

NOTE: Cluster upgrade can take a significant amount of time depending on
configuration, network speed, and the number of nodes in the cluster.

Upgrading Control Plane.
Control plane upgrade failed. Failed to upgrade controller.

Para aumentar los tiempos de expiración de una actualización, use los parámetros --controller-timeout y --component-timeout para especificar valores más altos al emitir la actualización. Esta opción solo está disponible a partir de la versión SQL Server 2019 CU2. Por ejemplo:

azdata bdc upgrade -t 2019-CU19-ubuntu-20.04 --controller-timeout=40 --component-timeout=40 --stability-threshold=3

--controller-timeout designa el número de minutos que se esperará a que finalice la actualización del controlador o de la base de datos del controlador. --component-timeout designa la cantidad de tiempo en que se debe completar cada fase posterior de la actualización.

Para aumentar los tiempos de espera de una actualización antes de la versión SQL Server 2019 CU19, edite la asignación de configuración de la actualización. Para editar la asignación de configuración de la actualización:

Ejecute el siguiente comando:

kubectl edit configmap controller-upgrade-configmap

Edite estos campos:

controllerUpgradeTimeoutInMinutes designa el número de minutos que se esperará a que finalice la actualización del controlador o de la base de datos del controlador. El valor predeterminado es 5. Actualice al menos a 20. totalUpgradeTimeoutInMinutes: designa la cantidad de tiempo para que el controlador y la base de datos del controlador terminen de actualizarse (actualización del controlador y de la base de datos del controlador). El valor predeterminado es 10. Actualice al menos a 40. componentUpgradeTimeoutInMinutes: designa la cantidad de tiempo en que se debe completar cada fase posterior de la actualización. El valor predeterminado es 30. Actualice a 45.

Guarde y salga.

Actualización de una implementación de BDC desde CTP o una versión candidata para lanzamiento

No se admite la actualización local desde una compilación de CTP o de versión candidata para lanzamiento de los Clústeres de macrodatos de SQL Server. En la sección siguiente se explica cómo quitar y volver a crear manualmente el clúster.

Copia de seguridad del clúster anterior y eliminación

No hay ninguna actualización local para los clústeres de macrodatos implementados antes del lanzamiento de SQL Server 2019 GDR1. Actualmente, la única manera de actualizar un clúster de macrodatos a una nueva versión es quitarlo manualmente y volver a crearlo. Cada versión tiene una versión única de CLI de datos de Azure (azdata) que no es compatible con la anterior. Además, si se descarga una imagen de contenedor más reciente en un clúster implementado con una versión anterior distinta, es posible que la imagen más reciente no sea compatible con las imágenes anteriores del clúster. La imagen más reciente se extrae si se usa la etiqueta de imagen latest en el archivo de configuración de implementación para la configuración del contenedor. De forma predeterminada, cada versión tiene una etiqueta de imagen específica que corresponde a la versión de lanzamiento de SQL Server. Para actualizar a la versión más reciente, siga estos pasos:

  1. Antes de eliminar el clúster anterior, realice una copia de seguridad de los datos en la instancia maestra de SQL Server y en HDFS. En la instancia maestra de SQL Server, puede usar Copia de seguridad y restauración de SQL Server. En HDFS, se pueden copiar los datos con curl.

  2. Elimine el clúster anterior con el comando azdata delete cluster.

     azdata bdc delete --name <old-cluster-name>
    

    Importante

    Use la versión de CLI de datos de Azure (azdata) que coincida con el clúster. No elimine un clúster anterior con la versión más reciente de CLI de datos de Azure (azdata).

    Nota:

    La emisión de un comando de azdata bdc delete resultará en la eliminación de todos los objetos creados en el espacio de nombres identificado con el nombre del clúster de macrodatos, pero no del espacio de nombres en sí. El espacio de nombres se puede volver a utilizar para las implementaciones posteriores, siempre y cuando esté vacío y no se haya creado ninguna otra aplicación dentro del mismo.

  3. Desinstale la versión anterior de CLI de datos de Azure (azdata).

    pip3 uninstall -r https://azdatacli.blob.core.windows.net/python/azdata/2019-rc1/requirements.txt
    
  4. Instale la última versión de CLI de datos de Azure (azdata). Los comandos siguientes instalan CLI de datos de Azure (azdata) desde la versión más reciente:

    Windows:

    pip3 install -r https://aka.ms/azdata
    

    Linux:

    pip3 install -r https://aka.ms/azdata --user
    

    Importante

    La ruta de acceso a la versión n-1 de la CLI de datos de Azure (azdata) cambia en cada versión. Aunque se haya instalado anteriormente CLI de datos de Azure (azdata), se debe volver a instalar desde la ruta de acceso más reciente antes de crear el clúster nuevo.

Comprobar la versión de azdata

Antes de implementar un nuevo clúster de macrodatos, compruebe que se está usando la versión más reciente de CLI de datos de Azure (azdata) con el parámetro --version:

azdata --version

Instalar la nueva versión

Después de quitar el clúster de macrodatos anterior e instalar la versión de CLI de datos de Azure (azdata) más reciente, implemente el nuevo clúster de macrodatos con las instrucciones de implementación actuales. Para obtener más información, vea Cómo implementar Clústeres de macrodatos de SQL Server en Kubernetes. Luego, restaure las bases de datos o los archivos necesarios.

Pasos siguientes

Vea ¿Qué son los Clústeres de macrodatos de SQL Server? para obtener más información sobre los clústeres de macrodatos.