Einrichten von HDInsight-Clustern mit einer benutzerdefinierten Ambari-Datenbank

Apache Ambari vereinfacht die Verwaltung und Überwachung von Apache Hadoop-Clustern. Ambari bietet eine benutzerfreundliche Webbenutzeroberfläche und REST-API. Ambari ist in HDInsight-Clustern enthalten und wird verwendet, um den Cluster zu überwachen und Konfigurationsänderungen vorzunehmen.

Bei der normalen Clustererstellung, die in anderen Artikeln beschrieben wird, z. B. unter Einrichten von Clustern in HDInsight, wird Ambari in einer Azure SQL-Datenbank mit Computegröße S0 bereitgestellt, die in HDInsight verwaltet wird und für Benutzer nicht zugänglich ist.

Mit der Funktion der benutzerdefinierten Ambari-Datenbank können Sie einen neuen Cluster bereitstellen und Ambari in einer externen Datenbank einrichten, die Sie verwalten. Die Bereitstellung erfolgt über eine Azure Resource Manager-Vorlage. Diese Funktion bietet folgende Vorteile:

  • Anpassung: Sie wählen die Größe und die Verarbeitungskapazität der Datenbank aus. Bei der Verarbeitung datenintensiver Workloads in großen Clustern kann eine Ambari-Datenbank mit niedrigeren Spezifikationen leicht zu einem Engpass bei Verwaltungsvorgängen führen.
  • Flexibilität: Sie können die Datenbank entsprechend Ihren Anforderungen skalieren.
  • Steuerung: Sie können Sicherungen und Sicherheit für die Datenbank entsprechend den Anforderung Ihrer Organisation verwalten.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels werden folgende Themen behandelt:

  • Anforderungen für die Verwendung der Funktion der benutzerdefinierten Ambari-Datenbank
  • Erforderliche Schritte zum Bereitstellen von HDInsight-Clustern unter Verwendung einer eigenen externen Datenbank für Apache Ambari

Anforderungen an benutzerdefinierte Ambari-Datenbanken

Sie können eine benutzerdefinierte Ambari-Datenbank mit allen Clustertypen und -versionen bereitstellen. Dieselbe Ambari-Datenbank kann nicht in mehreren Clustern verwendet werden.

Für die benutzerdefinierte Ambari-Datenbank gelten folgende weitere Voraussetzungen:

  • Der Name der Datenbank darf keine Bindestriche oder Leerzeichen enthalten.
  • Sie müssen über einen Azure SQL-Datenbank-Server und eine Azure SQL-Datenbank-Instanz verfügen.
  • Die für die Einrichtung von Ambari bereitgestellte Datenbank muss leer sein. Das dbo-Standardschema darf keine Tabellen enthalten.
  • Der Benutzer, der zum Herstellen der Verbindung mit der Datenbank verwendet wird, muss über die Berechtigungen SELECT, CREATE TABLE und INSERT für die Datenbank verfügen.
  • Aktivieren Sie die Option Zugriff auf Azure-Dienste erlauben auf dem Server, auf dem Ambari gehostet wird.
  • Verwaltungs-IP-Adressen vom HDInsight-Dienst müssen in der Firewallregel zulässig sein. Eine Liste der IP-Adressen, die der Firewallregel auf Serverebene hinzugefügt werden müssen, finden Sie unter HDInsight-Verwaltungs-IP-Adressen.

Beachten Sie beim Hosten der Apache Ambari-Datenbank in einer externen Datenbank die folgenden Punkte:

  • Für die Azure SQL-Datenbank, die Ambari umfasst, fallen zusätzliche Kosten für Sie an.
  • Sichern Sie die benutzerdefinierte Ambari-Datenbank regelmäßig. Die Azure SQL-Datenbank generiert Sicherungen automatisch, der Aufbewahrungszeitraum der Sicherungen variiert jedoch. Weitere Informationen finden Sie unter Informationen zu automatischen Sicherungen von SQL-Datenbank.
  • Ändern Sie nicht das benutzerdefinierte Ambari DB-Kennwort, nachdem der HDInsight-Cluster den Zustand Wird ausgeführt erreicht hat. Es wird nicht unterstützt.

Bereitstellen von HDInsight-Clustern mit einer benutzerdefinierten Ambari-Datenbank

Verwenden Sie die Schnellstartvorlage für die benutzerdefinierte Ambari-Datenbank, um einen HDInsight-Cluster zu erstellen, in dem Ihre benutzerdefinierte externe Ambari-Datenbank verwendet wird.

Bearbeiten Sie die Parameter in azuredeploy.parameters.json, um Informationen zum neuen Cluster und der Datenbank anzugeben, die Ambari enthält.

Sie können die Bereitstellung über die Azure-Befehlszeilenschnittstelle starten. Ersetzen Sie <RESOURCEGROUPNAME> durch die Ressourcengruppe, in der Sie den Cluster bereitstellen möchten.

az deployment group create --name HDInsightAmbariDBDeployment \
    --resource-group <RESOURCEGROUPNAME> \
    --template-file azuredeploy.json \
    --parameters azuredeploy.parameters.json

Warnung

Verwenden Sie für Ihren HDInsight-Cluster die folgende empfohlene SQL-Datenbank und Hauptknoten-VM. Verwenden Sie die Ambari-Standarddatenbank (S0) nicht für Produktionsumgebungen.

Dimensionierung von Datenbank und Hauptknoten

Die folgende Tabelle enthält Richtlinien für die Auswahl der Azure SQL-Datenbankebene basierend auf der Größe Ihres HDInsight-Clusters.

Anzahl der Workerknoten Erforderliche Datenbankebene Erforderliche Hauptknoten-VM
<=4 S0 4 Kerne/28 GB RAM (oder höher)
>4 &&<=8 S1 4 Kerne/28 GB RAM (oder höher)
>8 &&<=16 S2 4 Kerne/28 GB RAM (oder höher)
>16 &&<=32 S3 8 Kerne/56 GB RAM (oder höher)
>32 &&<=64 S4 8 Kerne/56 GB RAM (oder höher)
>64 &&<=128 P2 16 Kerne/112 GB RAM (oder höher)
>128 Kontaktieren des Supports Kontaktieren des Supports

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