Manuelles Skalieren

Mit der Option, die Anzahl der Clusterknoten hoch- und herunterskalieren zu können, ermöglicht Ihnen HDInsight on AKS ein hohes Maß an Flexibilität. Dank dieser Flexibilität kann die Ressourcenauslastung erhöht und die Kosteneffizienz verbessert werden.

Hilfsprogramm zum Skalieren von Clustern

HDInsight on AKS bietet die folgenden Methoden zum manuellen Skalieren von Clustern:

Hilfsprogramm	Beschreibung
Azure-Portal	Öffnen Sie den Bereich für Ihren HDInsight on AKS-Cluster, wählen Sie im linken Menü Clustergröße aus, geben Sie dann im Bereich „Clustergröße“ die Anzahl der Workerknoten ein, und wählen Sie „Speichern“ aus.
REST-API	Um einen ausgeführten HDInsight on AKS-Cluster mithilfe der REST-API zu skalieren, erstellen Sie eine nachfolgende POST-Anforderung für dieselbe Ressource mit der aktualisierten Anzahl im Computeprofil.

Sie können das Azure-Portal verwenden, um auf das Menü „Clustergröße“ auf der Clusternavigationsseite zuzugreifen. Ändern Sie auf dem Blatt „Clustergröße“ die Angabe für „Anzahl von Workerknoten“, und speichern Sie die Änderung, um den Cluster hoch- oder herunterzuskalieren.

Auswirkungen von Skalierungsvorgängen auf einen Cluster

Jeder Skalierungsvorgang löst einen Neustart des Diensts aus. Dies kann zu Fehlern bei bereits ausgeführten Aufträgen führen.

Wenn Sie einem funktionsfähigen HDInsight on AKS-Cluster Knoten hinzufügen (hochskalieren):

• Beim erfolgreichen Skalierungsvorgang mithilfe der manuellen Skalierung werden dem Cluster Workerknoten hinzugefügt.
• Neue Aufträge können sicher übermittelt werden, wenn der Skalierungsprozess abgeschlossen ist.
• Tritt bei der Skalierung ein Fehler auf, hat der Cluster den Status „Fehler“.
• Während der Skalierung kann es zu Auftragsfehlern kommen, da die Dienste neu gestartet werden.

Wenn Sie Knoten aus einem HDInsight on AKS-Cluster entfernen (herunterskalieren):

• Bei ausstehenden oder ausgeführten Aufträgen tritt ein Fehler auf, wenn der Skalierungsvorgang abgeschlossen ist. Das liegt daran, dass einige Dienste während des Skalierungsvorgangs neu gestartet werden. Auswirkungen der Änderung der Anzahl von Clusterknoten variieren bei den einzelnen Clustertypen.

Wichtig

• Um Kontingentfehler bei Skalierungsvorgängen zu vermeiden, planen Sie das Kontingent in Ihrem Abonnement. Falls Sie über ein unzureichendes Kontingent verfügen, können Sie das Kontingent anhand dieser Dokumentation erhöhen.
• Falls beim Herunterskalieren ein Hauptknoten ausgewählt wird, der den Koordinator/Eingang und andere Dienste hostet, führt dies zu Downtime.

Häufig gestellte Fragen

Allgemein

Frage	Antwort
Wie viele Knoten kann ich bei Skalierungsvorgängen mindestens hinzufügen oder entfernen?	Ein Knoten.
Wie viele Knoten werden von HDInsight im AKS-Cluster unterstützt?	500 Knoten pro Cluster (in der öffentlichen Vorschau).
Wie kann ich meinen Cluster manuell herunterskalieren?	Aktualisieren Sie in der ARM-Anforderung computeProfile.count, oder führen Sie die genannten Schritte zum Herunterskalieren über das Azure-Portal aus.
Kann ich einem Cluster während der manuellen Skalierung benutzerdefinierte Skriptaktionen hinzufügen?	Skriptaktionen gelten für den Apache Spark-Clustertyp.
Wie erhalte ich Protokolle für Fehler bei der manuellen Skalierung für die Clusterknoten?	Protokolle sind im Protokollanalysemodul verfügbar (siehe Azure Monitor-Integration).
Wird auslastungsbasierte oder zeitplanbasierte automatische Skalierung unterstützt?	Ja. Weitere Informationen finden Sie unter Autoscale.

Trino

Frage	Antwort
Wird der Trino-Dienst nach dem Skalierungsvorgang neu gestartet?	Ja, der Dienst wird während des Skalierungsvorgangs neu gestartet.

Apache Flink

Frage	Antwort
Welche Auswirkungen haben Skalierungsvorgänge auf Apache Flink-Cluster?	Jeder Skalierungsvorgang löst wahrscheinlich einen Neustart des Diensts aus. Dies führt zu Auftragsfehlern. Neue Aufträge können übermittelt werden, wenn der Skalierungsprozess abgeschlossen ist. In Apache Flink löst das Herunterskalieren Auftragsneustarts aus. Das Hochskalieren kann keine Auftragsneustarts auslösen.

Apache Spark

Frage	Antwort
Welche Auswirkungen haben Skalierungsvorgänge auf Spark-Cluster?	Manuelles Herunterskalieren kann einen Neustart der Hauptknotendienste auslösen.

Hinweis

Es wird empfohlen, die für das Abonnement festgelegten Kontingente vor der Skalierung zu verwalten, um Kontingentfehler zu vermeiden. Beachten Sie vor dem Herunterskalieren, dass mindestens fünf aktive Knoten erforderlich sind, damit HDInsight on AKS Trino-Cluster funktionsfähig sind.