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Schnellstart: Erstellen eines Apache Spark-Clusters in Azure HDInsight im Azure-Portal

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In dieser Schnellstartanleitung verwenden Sie das Azure-Portal zum Erstellen eines Apache Spark-Clusters in Azure HDInsight. Anschließend erstellen Sie ein Jupyter Notebook und führen damit Spark SQL-Abfragen für Apache Hive-Tabellen aus. Azure HDInsight ist ein umfassender, verwalteter Open-Source-Analysedienst für Unternehmen. Das Apache Spark-Framework für HDInsight ermöglicht schnelle Datenanalysen und Clustercomputing mit In-Memory-Verarbeitung. Jupyter Notebook ermöglicht es Ihnen, mit Ihren Daten zu interagieren, Code mit Markdowntext zu kombinieren und einfache Visualisierungen durchzuführen.

Eine ausführliche Beschreibung der verfügbaren Konfigurationen finden Sie unter Einrichten von Clustern in HDInsight. Weitere Informationen zur Nutzung des Portals zum Erstellen von Clustern finden Sie unter Erstellen von Clustern im Portal.

Bei gemeinsamer Verwendung mehrerer Cluster empfiehlt sich die Erstellung eines virtuellen Netzwerks. Bei Verwendung eines Spark-Clusters sollten Sie außerdem den Hive Warehouse Connector verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Planen eines virtuellen Netzwerks für Azure HDInsight sowie unter Integrieren von Apache Spark und Apache Hive per Hive Warehouse Connector.

Wichtig

Die Abrechnung für die HDInsight-Cluster erfolgt anteilsmäßig auf Minutenbasis und ist unabhängig von der Verwendung. Daher sollten Sie Ihren Cluster nach der Verwendung unbedingt wieder löschen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Bereinigen von Ressourcen in diesem Artikel.

Voraussetzungen

Ein Azure-Konto mit einem aktiven Abonnement. Sie können kostenlos ein Konto erstellen.

Erstellen eines Apache Spark-Clusters in HDInsight

Sie verwenden das Azure-Portal zum Erstellen eines HDInsight-Clusters, der Azure Storage-Blobs als Clusterspeicher einsetzt. Weitere Informationen zur Verwendung von Data Lake Storage Gen2 finden Sie unter Schnellstart: Einrichten von Clustern in HDInsight.

  1. Melden Sie sich beim Azure-Portal an.

  2. Klicken Sie im oberen Menü auf + Ressource erstellen.

    Screenshot of Azure portal how to create a resource.

  3. Wählen Sie Analytics>Azure HDInsight aus, um die Seite HDInsight-Cluster erstellen zu öffnen.

  4. Geben Sie auf der Registerkarte Grundlagen die folgenden Informationen an:

    Eigenschaft BESCHREIBUNG
    Subscription Wählen Sie in der Dropdownliste das Azure-Abonnement aus, das für den Cluster verwendet wird.
    Resource group Wählen Sie in der Dropdownliste Ihre vorhandene Ressourcengruppe oder die Option Neu erstellen aus.
    Clustername Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein.
    Region Wählen Sie in der Dropdownliste eine Region für die Erstellung des Clusters aus.
    Verfügbarkeitszone Optional: Geben Sie eine Verfügbarkeitszone an, in der Ihr Cluster bereitgestellt werden soll.
    Clustertyp Wählen Sie den Clustertyp aus, um eine Liste zu öffnen. Wählen Sie in der Liste die Option Spark aus.
    Clusterversion Nach Auswahl des Clustertyps wird dieses Feld automatisch mit der Standardversion gefüllt.
    Benutzername für Clusteranmeldung Geben Sie den Anmeldebenutzernamen für den Cluster ein. Der Standardname lautet admin. Sie verwenden dieses Konto später in dieser Schnellstartanleitung für die Anmeldung beim Jupyter Notebook.
    Kennwort für Clusteranmeldung Geben Sie das Kennwort für die Clusteranmeldung ein.
    SSH-Benutzername (Secure Shell) Geben Sie den SSH-Benutzernamen ein. Für diesen Schnellstart wird der SSH-Benutzername sshuser verwendet. Standardmäßig gilt für dieses Konto dasselbe Kennwort wie für das Konto mit dem Benutzernamen für die Clusteranmeldung.

    Screenshot shows Create HDInsight cluster with the Basics tab selected.

  5. Wählen Sie Next: Storage >> (Weiter: Speicher) aus, um zur Seite Speicher fortzufahren.

  6. Geben Sie unter Speicher die folgenden Werte an:

    Eigenschaft BESCHREIBUNG
    Primärer Speichertyp Übernehmen Sie den Standardwert Azure Storage.
    Auswahlmethode Übernehmen Sie den Standardwert Aus Liste auswählen.
    Primäres Speicherkonto Verwenden Sie den automatisch ausgefüllten Wert.
    Container Verwenden Sie den automatisch ausgefüllten Wert.

    Screenshot shows Create HDInsight cluster with the Storage tab selected.

    Wählen Sie zum Fortfahren Überprüfen + erstellen aus.

  7. Wählen Sie unter Überprüfen + erstellen die Option Erstellen aus. Das Erstellen des Clusters dauert ca. 20 Minuten. Der Cluster muss erstellt werden, bevor Sie mit dem nächsten Abschnitt fortfahren können.

Sollte bei der HDInsight-Clustererstellung ein Problem auftreten, verfügen Sie unter Umständen nicht über die erforderlichen Berechtigungen. Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen für die Zugriffssteuerung.

Erstellen eines Jupyter Notebooks

Jupyter Notebook ist eine interaktive Notebook-Umgebung, die verschiedene Programmiersprachen unterstützt. Das Notebook ermöglicht Ihnen, mit Ihren Daten zu interagieren, Code mit Markdowntext zu kombinieren und einfache Visualisierungen durchzuführen.

  1. Navigieren Sie in einem Webbrowser zu https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter, wobei CLUSTERNAME der Name Ihres Clusters ist. Geben Sie die Anmeldeinformationen für den Cluster ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

  2. Wählen Sie Neu>PySpark aus, um ein Notebook zu erstellen.

    Create a Jupyter Notebook to run interactive Spark SQL query.

    Ein neues Notebook mit dem Namen „Untitled“ (Untitled.pynb) wird erstellt und geöffnet.

Ausführen von Apache Spark-SQL-Anweisungen

SQL (Structured Query Language) ist die gängigste und am häufigsten verwendete Sprache zum Abfragen und Definieren von Daten. Spark SQL fungiert als Erweiterung von Apache Spark für die Verarbeitung strukturierter Daten mit der vertrauten SQL-Syntax.

  1. Überprüfen Sie, ob der Kernel bereit ist. Der Kernel ist bereit, wenn im Notebook neben dem Kernelnamen ein leerer Kreis angezeigt wird. Ein ausgefüllter Kreis gibt an, dass der Kernel ausgelastet ist.

    Screenshot shows a Jupyter window with a PySpark indicator.

    Wenn Sie das Notebook zum ersten Mal starten, führt der Kernel im Hintergrund einige Aufgaben durch. Warten Sie, bis der Kernel bereit ist.

  2. Fügen Sie den folgenden Code in eine leere Zelle ein, und drücken Sie UMSCHALT+EINGABE , um den Code auszuführen. Der Befehl listet die Hive-Tabellen im Cluster auf:

    %%sql
SHOW TABLES

    Wenn Sie eine Jupyter Notebook-Instanz mit Ihrem HDInsight-Cluster verwenden, erhalten Sie ein vordefiniertes sqlContext-Element, das Sie zum Ausführen von Hive-Abfragen mit Spark SQL verwenden können. %%sql weist Jupyter Notebook an, den vordefinierten sqlContext für die Ausführung der Hive-Abfrage zu verwenden. Die Abfrage ruft die ersten zehn Zeilen aus einer Hive-Tabelle (hivesampletable) ab, die standardmäßig in allen HDInsight-Clustern enthalten ist. Es dauert ungefähr 30 Sekunden, bis die Ergebnisse angezeigt werden. Die Ausgabe sieht wie folgt aus:

    Screenshot shows a Jupyter window for the notebook created in this quickstart. is quickstart." border="true":::

    Bei jeder Ausführung einer Abfrage in Jupyter wird auf der Titelleiste Ihres Webbrowserfensters neben dem Notebooktitel der Status (Beschäftigt) angezeigt. Außerdem sehen Sie in der rechten oberen Ecke einen ausgefüllten Kreis neben dem Text PySpark.

  3. Führen Sie eine weitere Abfrage aus, um die Daten in hivesampletable anzuzeigen.

    %%sql
SELECT * FROM hivesampletable LIMIT 10

    Der Bildschirm wird aktualisiert, und die Ausgabe der Abfrage wird angezeigt.

    Hive query output in HDInsight. Insight" border="true":::

  4. Wählen Sie im Menü Datei des Notebooks die Option Schließen und Anhalten aus. Durch Herunterfahren des Notebooks werden die Clusterressourcen freigegeben.

Bereinigen von Ressourcen

HDInsight speichert Ihre Daten in Azure Storage oder Azure Data Lake Storage, sodass Sie einen Cluster ohne Weiteres löschen können, wenn er nicht verwendet wird. Für einen HDInsight-Cluster fallen auch dann Gebühren an, wenn er nicht verwendet wird. Da die Gebühren für den Cluster erheblich höher sind als die Kosten für den Speicher, ist es sinnvoll, nicht verwendete Cluster zu löschen. Wenn Sie vorhaben, sofort mit dem Tutorial unter Nächste Schritte fortzufahren, können Sie den Cluster beibehalten.

Wechseln Sie zurück zum Azure-Portal, und wählen Sie Löschen aus.

Azure portal delete an HDInsight cluster. sight cluster" border="true":::

Sie können auch den Namen der Ressourcengruppe auswählen, um die Seite für die Ressourcengruppe zu öffnen, und dann Ressourcengruppe löschen auswählen. Indem Sie die Ressourcengruppe löschen, löschen Sie sowohl den HDInsight-Cluster als auch das Standardspeicherkonto.

Nächste Schritte

In dieser Schnellstartanleitung haben Sie erfahren, wie Sie einen Apache Spark-Cluster in HDInsight erstellen und eine einfache Spark SQL-Abfrage ausführen. Im nächsten Tutorial erfahren Sie, wie Sie mithilfe eines HDInsight-Clusters interaktive Abfragen für Beispieldaten ausführen.

Ausführen von interaktiven Abfragen für Apache Spark