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使用 Python 指令碼在 Azure Kubernetes Service (AKS) 上部署 SQL Server 巨量資料叢集

  • 發行項

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，您會使用範例 Python 部署指令碼將 SQL Server 2019 巨量資料叢集部署至 Azure Kubernetes Service (AKS)。

提示

AKS 只是針對巨量資料叢集而裝載 Kubernetes 的選項之一。 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。

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。 資料會使用 Kubernetes 持續性磁碟區來保存，該磁碟區使用 AKS 預設儲存類別。 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

  • Azure 訂用帳戶。
  • 巨量資料工具：
    • azdata
    • kubectl
    • Azure Data Studio
    • SQL Server 2019 延伸模組
    • Azure CLI

登入您的 Azure 帳戶

此指令碼會使用 Azure CLI 來自動建立 AKS 叢集。 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。 如需詳細資訊，請參閱使用 Azure CLI 登入。

az login

下載部署指令碼

本教學課程會使用 Python 指令碼 deploy-sql-big-data-aks.py 在 AKS 上自動建立巨量資料叢集。 如果您已安裝適用於 azdata 的 Python，您應該能在本教學課程中成功執行指令碼。

在 Windows PowerShell 或 Linux Bash 提示字元中執行下列命令，從 GitHub 下載部署指令碼。

curl -o deploy-sql-big-data-aks.py "https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/sql-server-samples/master/samples/features/sql-big-data-cluster/deployment/aks/deploy-sql-big-data-aks.py"

執行部署指令碼

使用下列步驟在 Windows PowerShell 或 Linux Bash 命令提示字元中執行部署指令碼。 此指令碼會在 Azure 中建立 AKS 服務，然後將 SQL Server 2019 巨量資料叢集部署至 AKS。 您也可以使用其他環境變數來修改指令碼以建立自訂部署。

  1. 使用下列命令來執行指令碼：

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

    注意

    如果您的用戶端電腦和路徑中都有 python3 和 python2，則必須使用 python3 來執行命令：python3 deploy-sql-big-data-aks.py。

  2. 出現提示時，輸入下列資訊：

    值 描述
    Azure 訂用帳戶識別碼 用於 AKS 的 Azure 訂用帳戶識別碼。 您可以從另一個命令列執行 az account list 以列出您所有訂用帳戶及其識別碼。
    Azure 資源群組 要為 AKS 叢集建立的 Azure 資源群組名稱。
    Azure 區域 新 AKS 叢集的 Azure 區域 (預設為 westus)。
    機器大小 要在 AKS 叢集中用於節點的機器大小 (預設為 Standard_D16s_v3)。
    背景工作節點 AKS 叢集中的背景工作角色節點數目 (預設為 1)。
    叢集名稱 AKS 叢集和巨量資料叢集的名稱。 您巨量資料叢集的名稱只能由小寫英數字元組成，且不能有空格。 (預設為 sqlbigdata)。
    密碼 控制器、HDFS/Spark 閘道和主要執行個體的密碼 (預設為 MySQLBigData2019)。
    使用者名稱 控制器使用者的使用者名稱 (預設：admin)。

    重要

    預設的 Standard_D16s_v3 機器大小可能無法在每個 Azure 區域中使用。 如果您選擇不同的機器大小，請確定可在叢集中節點之間連結的磁碟總數大於或等於 24。 叢集中的每個持續性磁碟區宣告，都需要連結的磁碟。 目前，巨量資料叢集需要 24 個持續性磁碟區宣告。

    執行下列命令來識別可用的 VM 類型。

    az vm list-sizes --query "sort_by(@,&name)[?contains(name,'Standard_D16s')]" -l westus2 -o table

    注意

    部署巨量資料叢集期間無法使用 SQL Server sa 帳戶。 新系統管理員登入會佈建於 SQL Server 主要執行個體中，而其名稱即是為使用者名稱輸入所指定的名稱，密碼則對應到密碼輸入。 佈建控制器管理使用者時，會使用相同的使用者名稱與密碼值。 在 SQL Server 2019 CU5 之前部署的叢集上，閘道 (Knox) 僅支援根使用者，且密碼與上述相同。

    從 SQL Server 2019 (15.x) CU 5 開始，當您使用基本驗證部署新的叢集時，所有端點 (包括閘道) 都會使用 AZDATA_USERNAME 和 AZDATA_PASSWORD。 升級至 CU 5 的叢集上的端點會繼續使用 root 作為使用者名稱，以連線至閘道端點。 這項變更不適用於使用 Active Directory 驗證的部署。 請參閱版本資訊中的透過閘道端點存取服務的認證。

  3. 指令碼會使用您指定的參數來開始建立 AKS 叢集。 此步驟需要幾分鐘的時間。

監視狀態

指令碼建立 AKS 叢集後，會繼續使用您稍早指定的設定來設定必要環境變數。 然後會呼叫 azdata，在 AKS 上部署巨量資料叢集。

用戶端命令視窗將輸出部署狀態。 在部署程序中，您應該會看到一系列訊息，表示其正在等候控制器 Pod：

2018-11-15 15:42:02.0209 UTC | INFO | Waiting for controller pod to be up...

在 10 到 20 分鐘內，您應該會收到控制器 Pod 正在執行的通知：

2018-11-15 15:50:50.0300 UTC | INFO | Controller pod is running.
2018-11-15 15:50:50.0585 UTC | INFO | Controller Endpoint: https://111.111.111.111:30080

重要

由於下載巨量資料叢集元件的容器映像需要時間，因此整個部署可能會很費時。 不過，應該不會花費到數小時。 如果您在部署期間遇到問題，請參閱監視並針對 SQL Server 巨量資料叢集進行疑難排解。

檢查叢集

在部署期間，隨時可以使用 kubectl 或 azdata 來檢查執行中巨量資料叢集的狀態和詳細資料。

使用 kubectl

開啟新的命令視窗以在部署程序中使用 kubectl。

  1. 執行下列命令以取得整個叢集狀態的摘要：

    kubectl get all -n <your-big-data-cluster-name>

    提示

    如果您未變更巨集資料叢集名稱，則指令碼會預設為 sqlbigdata。

  2. 使用下列 kubectl 命令檢查 kubernetes 服務及其內部和外部端點：

    kubectl get svc -n <your-big-data-cluster-name>

  3. 您也可以使用下列命令來檢查 kubernetes Pod 的狀態：

    kubectl get pods -n <your-big-data-cluster-name>

  4. 使用下列命令來找出特定 Pod 的詳細資訊：

    kubectl describe pod <pod name> -n <your-big-data-cluster-name>

提示

如需如何監視並針對部署進行疑難排解的詳細資料，請參閱監視並針對 SQL Server 巨量資料叢集進行疑難排解。

連線至叢集

部署指令碼完成時，輸出會通知您成功：

2018-11-15 16:10:25.0583 UTC | INFO | Cluster state: Ready
2018-11-15 16:10:25.0583 UTC | INFO | Cluster deployed successfully.

SQL Server 巨量資料叢集現在已部署在 AKS 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，則應在完成時刪除 AKS 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 AKS 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 azure 中的巨量資料叢集和 AKS 服務 (將 <resource group name> 取代為您在部署指令碼中指定的 Azure 資源群組)：

az group delete -n <resource group name>

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