Новые возможности HDInsight в AKS? (Предварительная версия)

Внимание

Эта функция в настоящее время доступна для предварительного ознакомления. Дополнительные условия использования для предварительных версий Microsoft Azure включают более юридические термины, применимые к функциям Azure, которые находятся в бета-версии, в предварительной версии или в противном случае еще не выпущены в общую доступность. Сведения об этой конкретной предварительной версии см. в статье Azure HDInsight в предварительной версии AKS. Для вопросов или предложений функций отправьте запрос на AskHDInsight с подробными сведениями и следуйте за нами для получения дополнительных обновлений в сообществе Azure HDInsight.

В HDInsight в AKS все операции управления кластерами имеют встроенную поддержку управления службами в портал Azure для отдельных кластеров.

В HDInsight в AKS появились две новые концепции:

  • Пулы кластеров используются для группировки кластеров и управления ими.
  • Кластеры используются для открытый код вычислений, размещенных в пуле кластеров.

Пулы кластеров

HDInsight в AKS выполняется в Служба Azure Kubernetes (AKS). Ресурс верхнего уровня — это пул кластеров и управляет всеми кластерами, работающими в одном кластере AKS. При создании пула кластеров базовый кластер AKS создается одновременно для размещения всех кластеров в пуле. Пулы кластеров — это логическая группа кластеров, которая помогает создавать надежную совместимость между несколькими типами кластеров и позволяет предприятиям иметь кластеры в одной виртуальной сети. Пулы кластеров обеспечивают быстрый и экономичный доступ ко всем типам кластеров, созданным по требованию и в масштабе. Один пул кластеров соответствует одному кластеру в инфраструктуре AKS.

Кластеры

Кластеры являются отдельными открытый код вычислительными рабочими нагрузками, такими как Apache Spark, Apache Flink и Trino, которые можно быстро создавать в течение нескольких минут с предварительно настроенными конфигурациями и несколькими щелчками. Хотя он работает в одном пуле кластеров, каждый кластер может иметь собственные конфигурации, такие как тип кластера, версия, размер виртуальной машины узла, количество узлов. Кластеры выполняются на отдельных вычислительных ресурсах с собственными DNS и конечными точками.

Функции в предварительной версии

В следующей таблице показаны функции HDInsight в AKS, которые в настоящее время находятся в предварительной версии. Предварительные версии функций отсортированы в алфавитном порядке.

Площадь Функции
Основы Создание пулов и кластеров с помощью портала, поддержки веб-безопасной оболочки (ssh), возможность выбора количества рабочих узлов во время создания кластера
Хранилище Поддержка служба хранилища ADLS 2-го поколения
Хранилище мета-данных Поддержка внешнего хранилища метаданных для Trino, Spark и Flink, интеграция с HDInsight
Безопасность Поддержка ARM RBAC, поддержка проверки подлинности на основе MSI, возможность предоставления доступа к кластеру другим пользователям
Ведение журналов и мониторинг Агрегирование журналов в Log Analytics Azure для журналов серверов, кластеров и служб с помощью управляемых prometheus и Grafana, метрики сервера поддержки в Azure Monitor, страница "Состояние службы" для мониторинга Работоспособность служб
Автоматическое масштабирование Автомасштабирование на основе загрузки и автоматическое масштабирование на основе расписания
Настройка и настройка кластеров Поддержка действий скриптов во время создания кластера, поддержка управления библиотеками, параметры конфигурации службы после создания кластера
Трино Поддержка каталогов Trino, поддержка Trino CLI, поддержка DBeaver для отправки запросов, добавление или удаление подключаемых модулей и соединителей, поддержка событий запросов ведения журнала, поддержка статистики запросов сканирования для любого Подключение ора на панели мониторинга Trino, поддержка панели мониторинга Trino для мониторинга запросов, кэширования запросов, интеграция с Power BI, интеграция с Power BIApache Superset, Redash, Поддержка нескольких соединителей
Flink Поддержка собственного веб-интерфейса Flink, поддержка Flink с помощью HMS для DStream, отправка заданий в кластер с помощью REST API и портал Azure, выполнение программ, упакованных в виде JAR-файлов через Flink CLI, поддержка постоянных точек сохранения, поддержка обновлений параметров конфигурации при выполнении задания, Подключение для нескольких служб Azure: Azure Cosmos DB, Azure Databricks,Azure Data Обозреватель, Центры событий Azure, Центр Интернета вещей Azure, Azure Pipelines, Фабрика данных Azure Workflow Orchestration Manager, HDInsight Kafka, Отправить задания в кластер использование Flink CLI и CDC с Flink
Spark Jupyter Notebook, поддержка Delta lake 2.0, поддержка Zeppelin, поддержка ATS, поддержка интерфейса сервера журнала Yarn, отправка заданий с помощью SSH, отправка заданий с помощью пакета SDK и Машинное обучение Notebook

Стратегия возможностей

Функция Предполагаемый выпуск временная шкала Состояние
Автомасштабирование — на основе нагрузки — Trino Q1 2024 Завершено
Автоматическое масштабирование на основе автоматического масштабирования на основе балансировки нагрузки для Spark Q2 2024 Выполняется
Обновление на месте Q2 2024 Завершено
Поддержка зарезервированного экземпляра Q2 2024 Выполняется
Проверка подлинности на основе MSI для хранилища метаданных (SQL) Q1 2024 Выполняется
Spark 3.4 Q2 2024 Выполняется
Трино 426 Q1 2024 Завершено
Ranger для RBAC Q2 2024 Выполняется
Поддержка режима приложения для Flink Q1 2024 Завершено
Flink 1.17 Q1 2024 Завершено
Поддержка Spark ACID Q1 2024 Выполняется
Настраиваемые номера SKU для Headnode, SSH Q2 2024 Выполняется
Поддержка шлюза Flink SQL Q1 2024 Завершено
Частные кластеры для HDInsight в AKS Q1 2024 Завершено
Поддержка Ranger для Spark SQL Q4 2024 Выполняется
Списки управления доступом ranger на уровне служба хранилища Q4 2024 Выполняется
Поддержка One Lake в качестве основного контейнера Q2 2024 Выполняется