Konfigurieren eines SQL Server-Big Data-Clusters – Vorabversion von CU9

Gilt für: SQL Server 2019 (15.x)

In SQL Server 2019 veröffentlicht Big Data Cluster CU8 und früher, können Sie big Data Cluster-Einstellungen zur Bereitstellungszeit über die Bereitstellungsdatei bdc.json konfigurieren. Die SQL Server-Masterinstanz kann nach der Bereitstellung nur mithilfe von mssql-conf konfiguriert werden.

Configuration Scopes

Die Konfiguration von Big Data-Clustern vor CU9 weist zwei Bereichsstufen auf: serviceund resource. Die Hierarchie der Einstellungen folgt auch in dieser Reihenfolge, von der höchsten bis zur niedrigsten. BDC-Komponenten übernehmen den Wert der Einstellung, die im niedrigsten Bereich definiert ist. Wenn die Einstellung nicht in einem bestimmten Bereich definiert ist, erbt sie den Wert vom übergeordneten Bereich.

Sie können z. B. die Standardanzahl der Kerne definieren, die der Spark-Treiber im Speicherpool und Sparkhead in den Ressourcen verwendet. Hierzu stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung:

• Angeben eines Standardkernwerts im Spark Dienstbereich
• Angeben eines Standardkernwerts im storage-0 Bereich und sparkhead Ressourcenbereich

Im ersten Szenario Sparkhead alle Ressourcen mit niedrigerer Bereichsebene des Spark-Diensts (Speicherpool und ) die Standardanzahl von Kernen vom Spark-Dienst-Standardwert.

Im zweiten Szenario verwendet jede Ressource den in ihrem jeweiligen Bereich definierten Wert.

Wenn die Standardanzahl der Kerne sowohl für den Dienst als auch für den Ressourcenbereich konfiguriert ist, überschreibt der Ressourcenbereichswert den Dienstbereichswert, da dies der niedrigste benutzerkonfigurierte Bereich für die angegebene Einstellung ist.

Spezifische Informationen zur Konfiguration finden Sie in den entsprechenden Artikeln:

Konfigurieren der SQL Server-Masterinstanz

Konfigurieren sie die Masterinstanz von SQL Server Big Data Clustern.

Serverkonfigurationseinstellungen können zur Bereitstellungszeit nicht für die SQL Server-Masterinstanz konfiguriert werden. In diesem Artikel wird eine temporäre Problemumgehung zum Konfigurieren von Einstellungen wie SQL Server Edition, Aktivieren oder Deaktivieren von SQL Server-Agent, Aktivieren oder Deaktivieren bestimmter Ablaufverfolgungskennzeichnungen oder Aktivieren/Deaktivieren von Kundenfeedback beschrieben.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine dieser Einstellungen zu ändern:

1. Erstellen Sie eine benutzerdefinierte mssql-custom.conf-Datei, die die gewünschten Einstellungen enthält. Im folgenden Beispiel werden SQL-Agent, Telemetrie, PID für Enterprise Edition und Ablaufverfolgungskennzeichnung 1204 aktiviert:

   [sqlagent]
   enabled=true
   
   [telemetry]
   customerfeedback=true
   userRequestedLocalAuditDirectory = /tmp/audit
   
   [DEFAULT]
   pid = Enterprise
   
   [traceflag]
   traceflag0 = 1204
   

2. Kopieren Sie die mssql-custom.conf-Datei in /var/opt/mssql im mssql-server-Container, der sich im master-0-Pod befindet. Ersetzen Sie <namespaceName> durch den Namen des Big Data-Clusters.

   kubectl cp mssql-custom.conf master-0:/var/opt/mssql/mssql-custom.conf -c mssql-server -n <namespaceName>
   

3. Starten Sie die SQL Server-Instanz neu. Ersetzen Sie <namespaceName> durch den Namen des Big Data-Clusters.

   kubectl exec -it master-0  -c mssql-server -n <namespaceName> -- /bin/bash
   supervisorctl restart mssql-server
   exit
   

Known limitations

• Für die oben genannten Schritte sind Administratorberechtigungen für den Kubernetes-Cluster erforderlich.
• Sie können die Serversortierung für die SQL Server-Masterinstanz des Big Data-Clusters nach der Bereitstellung nicht ändern.

Konfigurieren von Apache Spark und Apache Hadoop

Um Apache Spark und Apache Hadoop in Big Data Clustern zu konfigurieren, müssen Sie das Clusterprofil während der Bereitstellung ändern.

Ein Big Data-Cluster verfügt über vier Konfigurationskategorien:

• sql
• hdfs
• spark
• gateway

sql, hdfs, spark und sql sind Dienste. Jeder Dienst ist der gleichen benannten Konfigurationskategorie zugeordnet. Alle Gatewaykonfigurationen gehen zur Kategorie gateway.

Beispielsweise gehören alle Konfigurationen im Dienst hdfs zur Kategorie hdfs. Beachten Sie, dass alle Hadoop -Konfigurationen (Core-Site), HDFS und Zookeeper zur Kategorie hdfsgehören ; alle Livy, Spark, Yarn, Hive, Metastore-Konfigurationen gehören zur Kategorie spark.

Unterstützte Konfigurationen enthalten Apache Spark & Hadoop-Eigenschaften, die Sie konfigurieren können, wenn Sie einen SQL Server Big Data Cluster bereitstellen.

In den folgenden Abschnitten werden Eigenschaften aufgeführt, die Sie in einem Cluster nicht ändern können :

• Nicht unterstützte spark Konfigurationen
• Nicht unterstützte hdfs Konfigurationen
• Nicht unterstützte gateway Konfigurationen

Next steps

Konfigurieren eines Big Data-Clusters in SQL Server