開始使用SQL Server 巨量資料叢集部署

適用于:SQL Server 2019 (15.x)

重要事項

Microsoft SQL Server 2019 巨量資料叢集附加元件將會淘汰。 SQL Server 2019 巨量資料叢集的支援將于 2025 年 2 月 28 日結束。 如需詳細資訊,請參閱Microsoft SQL Server 平臺上的巨量資料選項

本文提供如何部署SQL Server 巨量資料叢集的概觀。 本文將說明概念,並提供可供了解部署案例的架構。 您特定的部署步驟會依您針對用戶端和伺服器所選擇的平台而有所不同。 如需SQL Server 巨量資料叢集簡介,請參閱SQL Server 2019 巨量資料叢集

如需了解其他 SQL Server 部署案例,請參閱:

快速簡介

觀看這段 9 分鐘的影片,以取得如何部署巨量資料叢集的概觀:

秘訣

若要快速部署 Kubernetes 與巨量資料叢集環境,以協助您提升其功能,請使用指令碼區段中指出的任一項範例指令碼。 在部署之後若要管理叢集,可使用下一區段中的用戶端工具

用戶端工具

巨量資料叢集需要一組特定的用戶端工具。 將巨量資料叢集部署至 Kubernetes 之前,您應該先安裝部署所需的工具。 針對不同案例,還會需要特定工具。 每篇文章都應該會說明執行某個特定工作的必要工具。 如需工具和安裝連結的完整清單,請參閱安裝 SQL Server 2019 巨量資料工具

Kubernetes

巨量資料叢集會被部署為一系列相互關聯的容器,這些容器是在 Kubernetes \(英文\) 中加以管理。 您可以透過數種不同方式裝載 Kubernetes。 即使您已經具有現有的 Kubernetes 環境,您還是應該檢閱適用於巨量資料叢集的相關需求。

  • Azure Kubernetes Service (AKS) :AKS 可讓您在 Azure 中部署受控 Kubernetes 叢集。 您只需要管理及維護代理程式節點。 透過 AKS,您不需要自行為叢集佈建硬體。 它也可讓您輕鬆使用 python 指令碼部署筆記本,以單一步驟建立 AKS 叢集並部署巨量資料叢集。 如需設定巨量資料叢集部署 AKS 的詳細資訊,請參閱設定SQL Server 2019 巨量資料叢集 部署Azure Kubernetes Service

  • Azure Red Hat OpenShift (ARO) :ARO 允許您在 Azure 中部署受控的 Red Hat OpenShift 叢集。 您只需要管理及維護代理程式節點。 透過 ARO,您不需要為叢集佈建自己的硬體。 您也可以輕鬆使用 Python 指令碼,一個步驟即可建立 ARO 叢集並部署巨量資料叢集。 SQL Server 2019 CU5 中引入此部署模型。

  • 多部電腦:您也可以將 Kubernetes 部署至多部 Linux 電腦,其可為實體伺服器或虛擬機器。 kubeadm \(英文\) 工具可以用來建立 Kubernetes 叢集。 您可以使用 bash 指令碼來將此類型的部署自動化。 此方法很適合用於您已經具有要用於巨量資料叢集之現有基礎結構的情況。 如需搭配巨量資料叢集使用kubeadm部署的詳細資訊,請參閱在多部電腦上針對 SQL Server 2019 巨量資料叢集 部署設定 Kubernetes

  • Red Hat OpenShift:部署至自己的 Red Hat OpenShift 叢集。 如需詳細資訊,請參閱在 OpenShift 內部部署和 Azure Red Hat OpenShift 上部署SQL Server 巨量資料叢集。 SQL Server 2019 CU5 中引入此部署模型。

部署巨量資料叢集

在設定 Kubernetes 之後,您會使用 azdata bdc create 命令來部署巨量資料叢集。 部署時,您可以採取數種不同的方式。

  • 如果您是要部署至開發-測試環境,您可以選擇使用由 azdata 所提供的其中一個預設設定

  • 若要自訂部署,您可以建立並使用自己的部署設定檔

  • 如需完全自動安裝,您可以在環境變數中傳遞所有其他設定。 如需詳細資訊,請參閱自動部署

部署指令碼

部署指令碼可以協助以單一步驟同時部署 Kubernetes 和巨量資料叢集。 它們通常也會提供適用於巨量資料叢集設定的預設值。 您可以透過自行建立會以不同方式設定巨量資料叢集部署的版本,來自訂任何部署指令碼。

目前提供下列部署指令碼:

部署筆記本

您也可以透過執行 Azure Data Studio 筆記本來部署巨量資料叢集。 如需如何在 AKS 上使用筆記本進行部署的詳細資訊,請參閱下列文章:

後續步驟

在您成功部署巨量資料叢集之後,請連線至叢集並考慮載入範例資料來搭配數個逐步解說使用。