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Manuelle Skalierung

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Wichtig

Azure HDInsight auf AKS wurde am 31. Januar 2025 eingestellt. Erfahren Sie mehr mit dieser Ankündigung.

Sie müssen Ihre Workloads zu Microsoft Fabric oder ein gleichwertiges Azure-Produkt migrieren, um eine abrupte Beendigung Ihrer Workloads zu vermeiden.

Wichtig

Dieses Feature befindet sich derzeit in der Vorschau. Die zusätzlichen Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews weitere rechtliche Bestimmungen enthalten, die für Azure-Features gelten, die in der Betaversion, in der Vorschau oder auf andere Weise noch nicht in die allgemeine Verfügbarkeit veröffentlicht werden. Informationen zu dieser spezifischen Vorschau finden Sie unter Azure HDInsight auf AKS-Vorschauinformationen. Für Fragen oder Funktionsvorschläge senden Sie bitte eine Anfrage an AskHDInsight mit den angegebenen Details und folgen Sie uns, um weitere Updates über Azure HDInsight Communityzu erhalten.

HDInsight auf AKS bietet Flexibilität mit Optionen zum Skalieren und Verkleinern der Anzahl von Clusterknoten. Diese Flexibilität funktioniert, um die Ressourcenauslastung zu erhöhen und die Kosteneffizienz zu verbessern.

Dienstprogramm zum Skalieren von Clustern

HDInsight auf AKS bietet die folgenden Methoden zum manuellen Skalieren von Clustern:

Nützlichkeit Beschreibung
Azure-Portal Öffnen Sie Ihr HDInsight im AKS-Clusterbereich, wählen Sie Clustergröße im linken Menü aus, geben Sie dann im Bereich "Clustergröße" die Anzahl der Arbeitsknoten ein, und wählen Sie "Speichern" aus.
REST-API Um ein ausgeführtes HDInsight auf AKS-Cluster mithilfe der REST-API zu skalieren, erstellen Sie eine nachfolgende POST-Anforderung für dieselbe Ressource mit der aktualisierten Anzahl im Computeprofil.

Sie können das Azure-Portal verwenden, um auf das Menü "Clustergröße" auf der Clusternavigationsseite zuzugreifen. Ändern Sie im Clustergröße-Modul die "Anzahl der Arbeitsknoten" und speichern Sie die Änderung, um den Cluster herauf- oder herunterzuskalieren.

Screenshot mit der Benutzeroberfläche zum Auswählen der Clustergröße und zum Konfigurieren der manuellen Skalierung.

Auswirkungen des Skalierungsvorgangs auf einen Cluster

Jeder Skalierungsvorgang löst einen Neustart des Diensts aus, was zu Fehlern bei bereits ausgeführten Aufträgen führen kann.

Wenn Sie Knoten zu einem funktionsfähigen HDInsight-Cluster auf einem AKS-Cluster hinzufügen (herunterskalieren):

  • Beim erfolgreichen Skalierungsvorgang mithilfe der manuellen Skalierung werden dem Cluster Arbeitsknoten hinzugefügt.
  • Neue Aufträge können sicher übermittelt werden, wenn der Skalierungsprozess abgeschlossen ist.
  • Wenn der Skalierungsvorgang fehlschlägt, bleibt der Cluster im Status "Fehlgeschlagen".
  • Sie können damit rechnen, Fehlermeldungen während des Skalierungsvorgangs zu erleben, da Dienste neu gestartet werden.

Wenn Sie die Knoten (herunterskalieren) aus einem HDInsight-on-AKS-Cluster entfernen:

  • Ausstehende oder laufende Aufträge schlagen fehl, wenn der Skalierungsvorgang abgeschlossen ist. Dieser Fehler liegt daran, dass einige der Dienste während des Skalierungsprozesses neu gestartet werden. Die Auswirkungen der Änderung der Anzahl von Clusterknoten variieren je nach Clustertyp.

Wichtig

  • Um Kontingentfehler bei Skalierungsvorgängen zu vermeiden, planen Sie das Kontingent in Ihrem Abonnement. Falls Sie über ein unzureichendes Kontingent verfügen, können Sie das Kontingent mit dieser Dokumentationerhöhen.
  • Wenn die Skalierung nach unten einen Kopfknoten auswählt, der Koordinator/Ingress und andere Dienste hostet, führt dies zu Ausfallzeiten.

Häufig gestellte Fragen

Allgemein

Frage Antwort
Was sind die minimalen Knoten, die ich während Skalierungsvorgängen hinzufügen/entfernen kann? Ein Knoten.
Wie viele Knoten werden von HDInsight im AKS-Cluster unterstützt? 500 Knoten pro Cluster (in der öffentlichen Vorschau).
Wie kann ich meinen Cluster manuell verkleineren? Aktualisieren Sie in der ARM-Anforderung computeProfile.count, oder führen Sie die genannten Schritte aus, um mithilfe des Azure-Portals nach unten zu skalieren.
Kann ich einem Cluster während der manuellen Skalierung benutzerdefinierte Skriptaktionen hinzufügen? Skriptaktionen gelten für den Apache Spark-Clustertyp.
Wie erhalte ich Protokolle für manuelle Skalierungsfehler für die Clusterknoten? Protokolle sind im Protokollanalysemodul verfügbar, siehe Azure Monitor Integration.
Wird lastbasierte oder zeitplanbasierte automatische Skalierung unterstützt? Ja. Weitere Informationen finden Sie unter Autoscale.

Trino

Frage Antwort
Wird mein Trino-Dienst nach dem Skalierungsvorgang neu gestartet? Ja, der Dienst wird während des Skalierungsvorgangs neu gestartet.
Frage Antwort
Welche Auswirkungen hat die Skalierung von Apache Flink-Clustern? Jeder Skalierungsvorgang wird wahrscheinlich einen Neustart des Diensts auslösen, was zu Auftragsfehlern führt. Neue Aufträge können übermittelt werden, wenn der Skalierungsprozess abgeschlossen ist. Ein Herunterskalieren in Apache Flink löst Neustarts von Aufgaben aus, während ein Hochskalieren keine Neustarts von Aufgaben auslösen kann.

Apache Spark

Frage Antwort
Welche Auswirkungen haben Skalierungsvorgänge auf Spark-Cluster? Manuelles Herunterskalieren kann einen Neustart der Dienste von Head-Knoten auslösen.

Anmerkung

Es wird empfohlen, die für das Abonnement festgelegten Kontingente vor der Skalierung von Vorgängen zu verwalten, um Kontingentfehler zu vermeiden. Bevor Sie herunterskalieren, beachten Sie, dass für einen HDInsight auf einem AKS Trino-Cluster mindestens fünf aktive Knoten erforderlich sind.