執行 SQL Server 巨量資料叢集的離線部署

發行項
05/04/2023

重要

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於 2025 年 2 月 28 日結束。平台上將完全支援含軟體保證 SQL Server 2019 的所有現有使用者，而且軟體將會持續透過 SQL Server 累積更新來維護，直到該時間為止。如需詳細資訊，請參閱公告部落格文章與 Microsoft SQL Server 平台上的巨量資料選項。

本文描述如何執行 SQL Server 2019 巨量資料叢集的離線部署。巨量資料叢集必須能夠存取 Docker 存放庫以從中提取容器映像。離線安裝是將所需映像放入私人 Docker 存放庫的一種安裝方式。該私人存放庫接著會用作新部署的映像來源。

Prerequisites

任何支援的 Linux 發行版本或適用於 Mac/Windows 的 Docker 上的 Docker 引擎。根據 SQL Server 巨量資料叢集版本資訊上經測試的組態來驗證引擎版本。如需詳細資訊，請參閱安裝 Docker。

警告

必須在部署設定檔 control.json 檔案中將參數 imagePullPolicy 設定為 "Always"。

將映像載入私人存放庫

下列步驟描述如何從 Microsoft 存放庫提取巨量資料叢集容器映像，然後將其推送至您的私人存放庫。

提示

下列步驟說明此程序。不過，若要簡化工作，您可以使用自動化的指令碼來取代以手動執行這些命令。

重複下列命令以提取巨量資料叢集容器映像。將 <SOURCE_IMAGE_NAME> 取代為每個映像名稱。將 <SOURCE_DOCKER_TAG> 取代為巨量資料叢集版本的標籤，例如 2019-CU12-ubuntu-20.04。
```
docker pull mcr.microsoft.com/mssql/bdc/<SOURCE_IMAGE_NAME>:<SOURCE_DOCKER_TAG>
```

登入目標私人 Docker 登錄。

docker login <TARGET_DOCKER_REGISTRY> -u <TARGET_DOCKER_USERNAME> -p <TARGET_DOCKER_PASSWORD>

使用下列命令，為每個映像標記本機映像：

docker tag mcr.microsoft.com/mssql/bdc/<SOURCE_IMAGE_NAME>:<SOURCE_DOCKER_TAG> <TARGET_DOCKER_REGISTRY>/<TARGET_DOCKER_REPOSITORY>/<SOURCE_IMAGE_NAME>:<TARGET_DOCKER_TAG>

將本機映像推送至私人 Docker 存放庫：

docker push <TARGET_DOCKER_REGISTRY>/<TARGET_DOCKER_REPOSITORY>/<SOURCE_IMAGE_NAME>:<TARGET_DOCKER_TAG>

警告

當將巨量資料叢集映像推送至私人存放庫之後，請勿修改這些映像。使用修改過映像來執行部署將導致不支援的巨量資料叢集設定。

巨量資料叢集容器映像

離線安裝需要下列巨量資料叢集容器映像：

mssql-app-service-proxy
mssql-control-watchdog
mssql-controller
mssql-dns
mssql-hadoop
mssql-mleap-serving-runtime
mssql-mlserver-py-runtime
mssql-mlserver-r-runtime
mssql-monitor-collectd
mssql-monitor-elasticsearch
mssql-monitor-fluentbit
mssql-monitor-grafana
mssql-monitor-influxdb
mssql-monitor-kibana
mssql-monitor-telegraf
mssql-security-knox
mssql-security-support
mssql-server-controller
mssql-server-data
mssql-ha-operator
mssql-ha-supervisor
mssql-service-proxy
mssql-ssis-app-runtime

自動化指令碼

您可以使用自動化的 Python 指令碼來自動提取所有必要容器映像，並將其推送至私人存放庫。

注意

Python 是使用指令碼的必要條件。如需如何安裝 Python 的詳細資訊，請參閱 Python 文件。

從 Bash 或 PowerShell 下載包含 Curl 的指令碼：

curl -o push-bdc-images-to-custom-private-repo.py "https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/sql-server-samples/master/samples/features/sql-big-data-cluster/deployment/offline/push-bdc-images-to-custom-private-repo.py"

然後，使用下列其中一項命令來執行指令碼：

Windows：

python push-bdc-images-to-custom-private-repo.py

Linux：

sudo python push-bdc-images-to-custom-private-repo.py

遵循提示輸入 Microsoft 存放庫和您的私人存放庫資訊。指令碼完成之後，所有必要映像都應該位於您的私人存放庫中。
請遵循這裡的指示，以了解如何自訂 control.json 部署設定檔來使用您的容器登錄和存放庫。請注意，您必須在部署前設定 DOCKER_USERNAME 和 DOCKER_PASSWORD 環境變數，以允許存取您的私人存放庫。

離線安裝工具

巨量資料叢集部署需要幾項工具，包括 Python、Azure Data CLI (azdata) 和 kubectl。遵循下列步驟，在離線伺服器上安裝這些工具。

離線安裝 python

在能存取網際網路的電腦上，下載下列其中一個包含 Python 的壓縮檔案：

作業系統下載

Windows https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2074021

Linux https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065975

OSX https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065976
將壓縮檔案複製到目標機器，並將其解壓縮至您選擇的資料夾。
(僅適用於 Windows) 在該資料夾中執行 installLocalPythonPackages.bat，並將相同資料夾的完整路徑傳遞為參數。
```
installLocalPythonPackages.bat "C:\python-3.6.6-win-x64-0.0.1-offline\0.0.1"
```

作業系統	下載
Windows	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2074021
Linux	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065975
OSX	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065976

離線安裝 azdata

在能存取網際網路並具有 Python 的電腦上執行下列命令，將所有 Azure Data CLI (azdata) 封裝下載至目前的資料夾。
```
pip download -r https://aka.ms/azdata
```
將下載的套件和 requirements.txt 檔案複製到目標電腦。
在目標電腦上執行下列命令，並指定您將先前檔案複製到其中的資料夾。
```
pip install --no-index --find-links <path-to-packages> -r <path-to-requirements.txt>
```

離線安裝 kubectl

若要將 kubectl 安裝至離線電腦，請遵循下列步驟。

使用 Curl 將 kubectl 下載至您選擇的資料夾。如需詳細資訊，請參閱使用 Curl 安裝 kubectl 二進位。
將資料夾複製到目標電腦。

從私人存放庫部署

若要從私人存放庫部署，請使用部署指南中所述的步驟，但使用可指定您私人 Docker 存放庫資訊的自訂部署設定檔。下列 Azure Data CLI (azdata) 命令會示範如何在名為 control.json 的自訂部署設定檔中變更 Docker 設定：

azdata bdc config replace --config-file custom/control.json --json-values "$.spec.docker.repository=<your-docker-repository>"
azdata bdc config replace --config-file custom/control.json --json-values "$.spec.docker.registry=<your-docker-registry>"
azdata bdc config replace --config-file custom/control.json --json-values "$.spec.docker.imageTag=<your-docker-image-tag>"

部署會提示您提供 Docker 使用者名稱和密碼，或您也可以在 DOCKER_USERNAME 和 DOCKER_PASSWORD 環境變數中指定。

後續步驟

如需巨量資料叢集部署的詳細資訊，請參閱如何在 Kubernetes 上部署 SQL Server 巨量資料叢集。