使用 Python 指令碼在 Azure Red Hat OpenShift (ARO) 上部署 SQL Server 巨量資料叢集

發行項
03/05/2024

適用於：SQL Server 2019 (15.x)

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。

在本教學課程中，您將使用範例 Python 部署指令碼將 SQL Server 2019 巨量資料叢集部署至 Azure Red Hat OpenShift (ARO)。自 SQL Server 2019 CU5 開始，支援此部署選項。

提示

ARO 是唯一針對巨量資料叢集裝載 Kubernetes 的選項。若要深入了解其他部署選項以及如何自訂部署選項，請參閱如何在 Kubernetes 上部署 SQL Server 巨量資料叢集。

警告

使用內建儲存類別 managed-premium 建立的永久性磁碟區具有 Delete (刪除) 的回收原則。因此，當您刪除 SQL Server 巨量資料叢集時，永久性磁碟區宣告會遭到刪除，然後永久性磁碟區也是。您應該使用 azure-disk 佈建程式搭配 Retain (保留) 回收原則來建立自訂儲存類別，如概念儲存體中所述。下列指令碼是使用 managed-premium 儲存類別。如需詳細資訊，請參閱資料持續性主題。

此處使用的預設巨量資料叢集部署，包含 SQL 主要執行個體、一個計算集區執行個體、兩個資料集區執行個體以及兩個存放集區執行個體。資料以使用 ARO 預設儲存類別的 Kubernetes 持續性磁碟區保存。本教學課程中使用的預設設定適用於開發/測試環境。

必要條件

登入您的 Azure 帳戶

該指令碼使用 Azure CLI 自動化 ARO 叢集的建立流程。執行指令碼之前，您必須至少使用 Azure CLI 登入您的 Azure 帳戶一次。從命令提示字元執行下列命令。

az login

Instructions

下載 Python 指令碼 deploy-sql-big-data-aro.py 與 yaml 檔案 bdc-scc.yaml。

這些檔案都在本文的這兩小節下：
- deploy-sql-big-data-aro.py
- bdc-scc.yaml
使用下列項目執行指令碼：

python deploy-sql-big-data-aro.py

提示出現時，請輸入 Azure 訂閱識別碼與要建立資源的 Azure 資源群組。或者，您也可以選擇輸入其他組態，或使用提供的預設值。例如：

azure_region
OpenShift 背景工作節點的 vm_size。若要在驗證基本案例期間獲得最佳體驗，建議叢集中所有的背景工作節點至少配備 8 顆 vCPU 與 64 GB 記憶體。該指令碼預設使用 Standard_D8s_v3 與三個背景工作節點。巨量資料叢集的預設大小組態也使用約 24 個磁碟，以滿足整體所有元件的持續性磁碟區需求。
OpenShift 叢集部署的網路組態 - 如需每個參數的詳細資料，請參閱 ARO 部署文章。
cluster_name - 此值可用在 ARO 叢集及以 ARO 為基礎的 SQL Server 巨量資料叢集。 SQL 巨量資料叢集的名稱將是 Kubernetes 命名空間。
username - 這是在部署控制站管理帳戶、SQL Server 主要執行個體帳戶與閘道期間，佈建帳戶的使用者名稱。最佳做法是系統為您自動停用 sa SQL Server 帳戶。
password - 所有帳戶皆會使用相同的值。

SQL Server 巨量資料叢集現已部署在 ARO 上。您現在可以使用 Azure Data Studio 連線至叢集。如需詳細資訊，請參閱使用 Azure Data Studio 連線至 SQL Server 巨量資料叢集。

清除

如果您要在 Azure 中測試 SQL Server 巨量資料叢集，您應在完成時刪除 ARO 叢集，以避免產生非預期的費用。如果您希望繼續使用叢集，請勿移除叢集。

警告

下列步驟會卸除 ARO 叢集，也會移除 SQL Server 巨量資料叢集。如果您有任何想要保留的資料庫或 HDFS 資料，請在刪除叢集之前先備份該資料。

執行下列 Azure CLI 命令以移除巨量資料叢集與 Azure 中的 ARO 服務 (以您在部署指令碼中指定的 Azure 資源群組取代 <resource group name>)：

az group delete -n <resource group name>

`deploy-SQL-big-data-aro.py`

此節中的指令碼會將 SQL Server 巨量資料叢集部署至 Azure Red Hat OpenShift。將指令碼複製到您的工作站，並在部署開始前將其儲存為 deploy-sql-big-data-aro.py。

#
# Prerequisites: 
# 
# Azure CLI, Azure Data CLI (`azdata`), OpenShift CLI (oc)  
#
# Run `az login` at least once BEFORE running this script
#

from subprocess import check_output, CalledProcessError, STDOUT, Popen, PIPE, getoutput
from time import sleep
import os
import getpass
import json

def executeCmd (cmd):
    if os.name=="nt":
        process = Popen(cmd.split(),stdin=PIPE, shell=True)
    else:
        process = Popen(cmd.split(),stdin=PIPE)
    stdout, stderr = process.communicate()
    if (stderr is not None):
        raise Exception(stderr)

#
# MUST INPUT THESE VALUES!!!!!
#
SUBSCRIPTION_ID = input("Provide your Azure subscription ID:").strip()
GROUP_NAME = input("Provide Azure resource group name to be created:").strip()
#
# This password will be use for Controller user, Gateway user and SQL Server Master SA accounts
AZDATA_USERNAME=input("Provide username to be used for Controller, SQL Server and Gateway endpoints - Press ENTER for using  `admin`:").strip() or "admin"
AZDATA_PASSWORD = getpass.getpass("Provide password to be used for Controller user, Gateway user and SQL Server Master accounts:")
#
# Optionally change these configuration settings
#
AZURE_REGION=input("Provide Azure region - Press ENTER for using `westus2`:").strip() or "westus2"
# MASTER_VM_SIZE=input("Provide VM size for master nodes for the ARO cluster - Press ENTER for using  `Standard_D2s_v3`:").strip() or "Standard_D2s_v3"
WORKER_VM_SIZE=input("Provide VM size for the worker nodes for the ARO cluster - Press ENTER for using  `Standard_D8s_v3`:").strip() or "Standard_D8s_v3"
OC_NODE_COUNT=input("Provide number of worker nodes for ARO cluster - Press ENTER for using  `3`:").strip() or "3"
VNET_NAME=input("Provide name of Virtual Network for ARO cluster - Press ENTER for using  `aro-vnet`:").strip() or "aro-vnet"
VNET_ADDRESS_SPACE=input("Provide Virtual Network Address Space for ARO cluster - Press ENTER for using  `10.0.0.0/16`:").strip() or "10.0.0.0/16"
MASTER_SUBNET_NAME=input("Provide Master Subnet Name for ARO cluster - Press ENTER for using  `master-subnet`:").strip() or "master-subnet"
MASTER_SUBNET_IP_RANGE=input("Provide address range of Master Subnet for ARO cluster - Press ENTER for using  `10.0.0.0/23`:").strip() or "10.0.0.0/23"
WORKER_SUBNET_NAME=input("Provide Worker Subnet Name for ARO cluster - Press ENTER for using  `worker-subnet`:").strip() or "worker-subnet"
WORKER_SUBNET_IP_RANGE=input("Provide address range of Worker Subnet for ARO cluster - Press ENTER for using  `10.0.2.0/23`:").strip() or "10.0.2.0/23"
#
# This is both Kubernetes cluster name and SQL Big Data cluster name
CLUSTER_NAME=input("Provide name of OpenShift cluster and SQL big data cluster - Press ENTER for using  `sqlbigdata`:").strip() or "sqlbigdata"
#
# Deploy the ARO cluster
#  
print ("Set azure context to subscription: "+SUBSCRIPTION_ID)
command = "az account set -s "+ SUBSCRIPTION_ID
executeCmd (command)
print ("Creating azure resource group: "+GROUP_NAME)
command="az group create --name "+GROUP_NAME+" --location "+AZURE_REGION
executeCmd (command)
command = "az network vnet create --resource-group "+GROUP_NAME+" --name "+VNET_NAME+" --address-prefixes "+VNET_ADDRESS_SPACE
print("Creating Virtual Network: "+VNET_NAME)
executeCmd(command)
command = "az network vnet subnet create --resource-group "+GROUP_NAME+" --vnet-name "+VNET_NAME+" --name "+MASTER_SUBNET_NAME+" --address-prefixes "+MASTER_SUBNET_IP_RANGE+" --service-endpoints Microsoft.ContainerRegistry"
print("Creating Master Subnet: "+MASTER_SUBNET_NAME)
executeCmd(command)
command = "az network vnet subnet create --resource-group "+GROUP_NAME+" --vnet-name "+VNET_NAME+" --name "+WORKER_SUBNET_NAME+" --address-prefixes "+WORKER_SUBNET_IP_RANGE+" --service-endpoints Microsoft.ContainerRegistry"
print("Creating Worker Subnet: "+WORKER_SUBNET_NAME)
executeCmd(command)
command = "az network vnet subnet update --name "+MASTER_SUBNET_NAME+" --resource-group "+GROUP_NAME+" --vnet-name "+VNET_NAME+" --disable-private-link-service-network-policies true"
print("Updating Master Subnet by disabling Private Link Policies")
executeCmd(command)
command = "az aro create --resource-group "+GROUP_NAME+" --name "+CLUSTER_NAME+" --vnet "+VNET_NAME+" --master-subnet "+MASTER_SUBNET_NAME+" --worker-subnet "+WORKER_SUBNET_NAME+" --worker-count "+OC_NODE_COUNT+" --worker-vm-size "+WORKER_VM_SIZE +" --only-show-errors"
print("Creating OpenShift cluster: "+CLUSTER_NAME)
executeCmd (command)
#
# Login to oc console
#
command = "az aro list-credentials --name "+CLUSTER_NAME+" --resource-group "+GROUP_NAME +" --only-show-errors"
output=json.loads(getoutput(command))
OC_CLUSTER_USERNAME = str(output['kubeadminUsername'])
OC_CLUSTER_PASSWORD = str(output['kubeadminPassword'])
command = "az aro show --name "+CLUSTER_NAME+" --resource-group "+GROUP_NAME +" --only-show-errors"
output=json.loads(getoutput(command))
APISERVER = str(output['apiserverProfile']['url'])
command = "oc login "+ APISERVER+ " -u " + OC_CLUSTER_USERNAME + " -p "+ OC_CLUSTER_PASSWORD
executeCmd (command)
#
# Setup pre-requisites for deploying BDC on OpenShift
#
#
#Creating new project/namespace
command = "oc new-project "+ CLUSTER_NAME
executeCmd (command)
#
# create custom SCC for BDC
command = "oc apply -f bdc-scc.yaml"
executeCmd (command)
#
#Bind the custom scc with service accounts in the BDC namespace
command = "oc create clusterrole bdc-role --verb=use --resource=scc --resource-name=bdc-scc -n " + CLUSTER_NAME
executeCmd (command)
command = "oc create rolebinding bdc-rbac --clusterrole=bdc-role --group=system:serviceaccounts:" + CLUSTER_NAME
executeCmd (command)
#
# Deploy big data cluster
#
print ('Set environment variables for credentials')
os.environ['AZDATA_PASSWORD'] = AZDATA_PASSWORD
os.environ['AZDATA_USERNAME'] = AZDATA_USERNAME
os.environ['ACCEPT_EULA']="Yes"
#
#Creating azdata configuration with aro-dev-test profile
command = "azdata bdc config init --source aro-dev-test --target custom --force"
executeCmd (command)
command="azdata bdc config replace -c custom/bdc.json -j ""metadata.name=" + CLUSTER_NAME + ""
executeCmd (command)
#
# Create BDC
command = "azdata bdc create --config-profile custom --accept-eula yes"
executeCmd(command)
#login into big data cluster and list endpoints
command="azdata login -n " + CLUSTER_NAME
executeCmd (command)
print("")
print("SQL Server big data cluster endpoints: ")
command="azdata bdc endpoint list -o table"
executeCmd(command)

`bdc-scc.yaml`

下列 .yaml 資訊清單會定義巨量資料叢集部署的自訂安全性內容條件約束 (SCC)。將其複製到與 deploy-sql-big-data-aro.py 相同的目錄。

allowHostDirVolumePlugin: false
allowHostIPC: false
allowHostNetwork: false
allowHostPID: false
allowHostPorts: false
allowPrivilegeEscalation: true
allowPrivilegedContainer: false
allowedCapabilities:
  - SETUID
  - SETGID
  - CHOWN
  - SYS_PTRACE
apiVersion: security.openshift.io/v1
defaultAddCapabilities: null
fsGroup:
  type: RunAsAny
kind: SecurityContextConstraints
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/description: SQL Server BDC custom scc is based on 'nonroot' scc plus additional capabilities required by BDC.
  generation: 2
  name: bdc-scc
readOnlyRootFilesystem: false
requiredDropCapabilities:
  - KILL
  - MKNOD
runAsUser:
  type: MustRunAsNonRoot
seLinuxContext:
  type: MustRunAs
supplementalGroups:
  type: RunAsAny
volumes:
  - configMap
  - downwardAPI
  - emptyDir
  - persistentVolumeClaim
  - projected
  - secret

共用方式為

使用 Python 指令碼在 Azure Red Hat OpenShift (ARO) 上部署 SQL Server 巨量資料叢集

必要條件

登入您的 Azure 帳戶

Instructions

清除

`deploy-SQL-big-data-aro.py`

`bdc-scc.yaml`

意見反應

其他資源

共用方式為

使用 Python 指令碼在 Azure Red Hat OpenShift (ARO) 上部署 SQL Server 巨量資料叢集

必要條件

登入您的 Azure 帳戶

Instructions

清除

deploy-SQL-big-data-aro.py

bdc-scc.yaml

相關內容

意見反應

其他資源

`deploy-SQL-big-data-aro.py`

`bdc-scc.yaml`