Configurer des clusters HDInsight avec une base de données Ambari personnalisée
Apache Ambari simplifie la gestion et la surveillance d’un cluster Apache Hadoop. Ambari fournit une interface utilisateur web et une API REST faciles à utiliser. Ambari est inclus dans les clusters HDInsight, et sert à surveiller le cluster et à apporter des modifications de configuration.
Dans le cadre de la création normale de clusters, comme décrit dans d’autres articles tels que Configurer des clusters dans HDInsight, Ambari est déployé dans Azure SQL Database S0 qui est géré par HDInsight et n’est pas accessible aux utilisateurs.
La fonctionnalité Ambari DB personnalisée vous permet de déployer un nouveau cluster et de configurer Ambari dans une base de données externe que vous gérez. Le déploiement est effectué avec un modèle Azure Resource Manager. Cette fonctionnalité permet de bénéficier des avantages suivants :
- Personnalisation : vous choisissez la taille et la capacité de traitement de la base de données. Si vous avez des clusters de grande taille qui traitent des charges de travail intensives, une base de données Ambari avec des spécifications inférieures peut devenir un goulot d’étranglement pour les opérations de gestion.
- Flexibilité : vous pouvez mettre à l’échelle la base de données si nécessaire pour répondre à vos besoins.
- Contrôle : vous pouvez gérer les sauvegardes et la sécurité de votre base de données en fonction des besoins de votre organisation.
Le reste de cet article aborde les points suivants :
- Configuration requise pour utiliser la fonctionnalité Ambari DB personnalisée
- les étapes nécessaires à la configuration de clusters HDInsight en utilisant votre propre base de données externe pour Apache Ambari
Configuration requise pour la base de données Ambari personnalisée
Vous pouvez déployer une base de données Ambari personnalisée avec tous les types et versions de cluster. Plusieurs clusters ne peuvent pas utiliser la même base de données Ambari.
La base de données Ambari personnalisée présente les autres exigences suivantes :
- Le nom de la base de données ne peut pas contenir de traits d’union ou d’espaces
- Vous devez disposer d’un serveur et d’une base de données Azure SQL DB existants.
- La base de données que vous fournissez pour l’installation d’Ambari doit être vide. Le schéma dbo par défaut ne doit pas contenir de tables.
- L’utilisateur utilisé pour se connecter à la base de données doit disposer des autorisations SELECT, CREATE TABLE, INSERT, UPDATE, DELETE, ALTER ON SCHEMA et REFERENCES ON SCHEMA sur la base de données.
GRANT CREATE TABLE TO newuser;
GRANT INSERT TO newuser;
GRANT SELECT TO newuser;
GRANT UPDATE TO newuser;
GRANT DELETE TO newuser;
GRANT ALTER ON SCHEMA::dbo TO newuser;
GRANT REFERENCES ON SCHEMA::dbo TO newuser;
- Activez l’option pour Autoriser l’accès aux services Azure sur le serveur qui héberge Ambari.
- Les adresses IP de gestion du service HDInsight doivent être autorisées dans la règle de pare-feu. Pour obtenir la liste des adresses IP qui doivent être ajoutées à la règle de pare-feu au niveau du serveur, consultez Adresses IP de gestion HDInsight.
Lorsque vous hébergez votre base de données Apache Ambari dans une base de données externe, gardez à l’esprit les points suivants :
- Vous êtes responsable des coûts supplémentaires de la base de données Azure SQL DB qui contient Ambari.
- Sauvegardez régulièrement votre base de données Ambari personnalisée. Azure SQL Database génère automatiquement des sauvegardes, mais la période de conservation des sauvegardes varie. Pour plus d’informations, consultez En savoir plus sur les sauvegardes automatiques SQL Database.
- Ne modifiez pas le mot de passe de la base de données Ambari personnalisée une fois le cluster HDInsight à l’état En cours d’exécution. et n'est pas prise en charge.
Déployer des clusters avec une base de données Ambari personnalisée
Pour créer un cluster HDInsight qui utilise votre propre base de données Ambari externe, utilisez le modèle de démarrage rapide Ambari DB personnalisé.
Modifiez les paramètres dans le fichier azuredeploy.parameters.json pour spécifier des informations sur votre nouveau cluster et la base de données qui contient Ambari.
Vous pouvez commencer le déploiement à l’aide de l’interface de ligne de commande Azure. Remplacez <RESOURCEGROUPNAME> par le groupe de ressources dans lequel vous souhaitez déployer votre cluster.
az deployment group create --name HDInsightAmbariDBDeployment \
--resource-group <RESOURCEGROUPNAME> \
--template-file azuredeploy.json \
--parameters azuredeploy.parameters.json
Avertissement
Utilisez la machine virtuelle de nœud principal et la base de données SQL suivantes recommandées pour votre cluster HDInsight. N’utilisez pas la base de données Ambari DB par défaut (S0) pour un environnement de production.
Dimensionnement de la base de données et du nœud principal
Le tableau suivant fournit des instructions sur le niveau de base Azure SQL à sélectionner en fonction de la taille de votre cluster HDInsight.
| Nombre de nœuds Worker | Niveau de base de données requis | Machine virtuelle de nœud principal requise |
|---|---|---|
| <=4 | S0 | 4 cœurs/28 Go de RAM ou plus |
| >4 && <=8 | S1 | 4 cœurs/28 Go de RAM ou plus |
| >8 && <=16 | S2 | 4 cœurs/28 Go de RAM ou plus |
| >16 && <=32 | S3 | 8 cœurs/56 Go de RAM ou plus |
| >32 && <=64 | S4 | 8 cœurs/56 Go de RAM ou plus |
| >64 && <=128 | P2 | 16 cœurs/112 Go de RAM ou plus |
| >128 | Contacter le support technique | Contacter le support technique |