azdata bdc

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适用于： Azure Data CLI (azdata)

以下文章提供了 azdata 工具中 sql 命令的参考。 有关其他 azdata 命令的详细信息，请参阅 azdata 参考。

命令

命令 说明
azdata bdc create 创建大数据群集。
azdata bdc delete 删除大数据群集。
azdata bdc upgrade 更新部署在 SQL Server 大数据群集各个容器中的映像。
azdata bdc config 配置命令。
azdata bdc endpoint 终结点命令。
azdata bdc debug 调试命令。
azdata bdc status 大数据群集状态命令。
azdata bdc control 控制服务命令。
azdata bdc sql SQL 服务命令。
azdata bdc hdfs HDFS 服务命令。
azdata bdc spark Spark 服务命令。
azdata bdc gateway 网关服务命令。
azdata bdc app 应用服务命令。
azdata bdc hdfs HDFS 模块提供用于访问 HDFS 文件系统的命令。
azdata bdc settings 大数据群集设置命令。
azdata bdc spark Spark 命令允许用户通过创建和管理会话、语句及批处理来与 Spark 系统交互。
azdata bdc rotate 此命令轮换大数据群集中自动生成的 AD 帐户的密码。 有关详细信息，请参阅 AD 密码轮换概述。

azdata bdc create

创建 SQL Server 大数据群集 - 系统中需要 Kubernetes 配置及以下环境变量 ['AZDATA_USERNAME', 'AZDATA_PASSWORD']。

azdata bdc create [--name -n] 
                  [--config-profile -c]  
                  
[--accept-eula -a]  
                  
[--node-label -l]  
                  
[--force -f]

示例

引导式 SQL Server 大数据群集部署体验 - 系统会提示你输出所需值。

azdata bdc create

使用参数和通过 azdata bdc config init 初始化的自定义配置文件完成大数据群集部署。

azdata bdc create --accept-eula yes --config-profile ./path/to/config/profile

使用指定的自定义群集名称和默认配置文件 aks-dev-test 完成大数据群集部署。

azdata bdc create --name <cluster_name> --accept-eula yes --config-profile aks-dev-test

使用参数完成大数据群集部署 - 由于使用了 --force 标志，系统不会提示。

azdata bdc create --accept-eula yes --config-profile aks-dev-test --force

可选参数

--name -n

大数据群集名称，用于 kubernetes 命名空间。

--config-profile -c

大数据群集配置文件，用于部署群集：['kubeadm-dev-test', 'kubeadm-prod', 'openshift-prod', 'aks-dev-test-ha', 'aks-dev-test', 'aro-dev-test', 'openshift-dev-test', 'aro-dev-test-ha']

--accept-eula -a

是否接受许可条款？ [是/否]。 如果不想使用此参数，可以将环境变量 ACCEPT_EULA 设置为“yes”。 可以在 https://aka.ms/eula-azdata-en 查看 azdata 的许可条款。

--node-label -l

大数据群集节点标签，用于指定要部署到的节点。

--force -f

强制创建，系统不会提示用户输入任何值且所有问题都将作为 stderr 的一部分输出。

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--output -o

输出格式。 允许的值：json、jsonc、table、tsv。 默认值：json。

--query -q

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

azdata bdc delete

删除 SQL Server 大数据群集 - 系统中需要 Kubernetes 配置。

azdata bdc delete --name -n 
                  [--force -f]

示例

大数据群集删除。

azdata bdc delete --name <cluster_name>

必需的参数

--name -n

大数据群集名称，用于 kubernetes 命名空间。

可选参数

--force -f

强制删除大数据群集。

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--output -o

输出格式。 允许的值：json、jsonc、table、tsv。 默认值：json。

--query -q

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

azdata bdc upgrade

更新部署在 SQL Server 大数据群集各个容器中的映像。 更新的映像基于传入的 docker 映像。 如果更新的映像来自与当前部署映像不同的 docker 映像存储库，则还需要“repository”参数。

azdata bdc upgrade --name -n 
                   --tag -t  
                   
[--repository -r]  
                   
[--controller-timeout -k]  
                   
[--stability-threshold -s]  
                   
[--component-timeout -p]  
                   
[--force -f]

示例

大数据群集升级到同一存储库中的新映像标记“cu2”。

azdata bdc upgrade -t cu2

大数据群集升级到新存储库“foo/bar/baz”中带有标记“cu2”的新映像。

azdata bdc upgrade -t cu2 -r foo/bar/baz

大数据群集升级到同一存储库中带有标记“cu2”的新映像。升级过程将等待控制器升级，时间为 30 分钟，并等待控制器 db 升级，时间为 30 分钟。 然后，它将等待控制器和控制器 db 运行三分钟，这不会导致群集其余部分的升级发生崩溃。 升级的每个后续阶段需要 40 分钟完成。

azdata bdc upgrade -t cu2 --controller-timeout=30 --component-timeout=40 --stability-threshold=3

必需的参数

--name -n

大数据群集名称，用于 kubernetes 命名空间。

--tag -t

要将群集中的所有容器升级到的目标 docker 映像标记。

可选参数

--repository -r

使群集中的所有容器都从中拉取其映像的 docker 存储库。

--controller-timeout -k

在回滚升级之前等待控制器或控制器数据库升级时所需的分钟数。

--stability-threshold -s

升级后至将其标记为稳定之前需等待的分钟数。

--component-timeout -p

暂停升级之前，等待升级的每个阶段（控制器升级后）完成所需的分钟数。

--force -f

如果存在，则在开始升级前忽略群集运行状况检查

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--output -o

输出格式。 允许的值：json、jsonc、table、tsv。 默认值：json。

--query -q

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

后续步骤

有关其他 azdata 命令的详细信息，请参阅 azdata 参考。

有关如何安装 azdata 工具的详细信息，请参阅安装 azdata。