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快速入门 - 使用 Terraform 创建 Azure 流分析作业
本文介绍如何使用 Terraform 创建 Azure 流分析作业。 创建作业后,将验证部署。
使用 Terraform 可以定义、预览和部署云基础结构。 使用 Terraform 时,请使用 HCL 语法来创建配置文件。 利用 HCL 语法,可指定 Azure 这样的云提供程序和构成云基础结构的元素。 创建配置文件后,请创建一个执行计划,利用该计划,可在部署基础结构更改之前先预览这些更改。 验证了更改后,请应用该执行计划以部署基础结构。
在本文中,学习如何:
- 使用 random_pet 为 Azure 资源组名称创建一个随机值。
- 使用 azurerm_resource_group 创建 Azure 资源组。
- 使用 random_pet 为 Azure 流分析作业创建一个随机值。
- 使用 azurerm_stream_analytics_job 创建 Azure 流分析作业。
先决条件
实现 Terraform 代码
注意
本文中的示例代码位于 Azure Terraform GitHub 存储库中。 你可以查看包含当前和以前 Terraform 版本的测试结果的日志文件。
有关更多示例,请参阅演示如何使用 Terraform 管理 Azure 资源的文章和示例代码
创建用于测试和运行示例 Terraform 代码的目录,并将其设为当前目录。
创建名为
providers.tf
的文件并插入下列代码:terraform { required_version = ">=1.0" required_providers { azurerm = { source = "hashicorp/azurerm" version = "~>3.0" } random = { source = "hashicorp/random" version = "~>3.0" } } } provider "azurerm" { features {} }
创建名为
main.tf
的文件并插入下列代码:resource "random_pet" "rg_name" { prefix = "rg" } resource "azurerm_resource_group" "rg" { name = random_pet.rg_name.id location = var.resource_group_location } resource "random_pet" "stream_analytics_job_name" { prefix = "job" } resource "azurerm_stream_analytics_job" "job" { name = random_pet.stream_analytics_job_name.id resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name location = azurerm_resource_group.rg.location streaming_units = var.number_of_streaming_units events_out_of_order_max_delay_in_seconds = 0 events_late_arrival_max_delay_in_seconds = 5 data_locale = "en-US" events_out_of_order_policy = "Adjust" output_error_policy = "Stop" transformation_query = <<QUERY SELECT * INTO [YourOutputAlias] FROM [YourInputAlias] QUERY }
创建名为
variables.tf
的文件并插入下列代码:variable "resource_group_location" { type = string description = "Location for the resources." default = "eastus" } variable "number_of_streaming_units" { type = number description = "Number of streaming units." default = 1 validation { condition = contains([1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48], var.number_of_streaming_units) error_message = "Invalid value for: number_of_streaming_units. The value should be one of the following: 1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48." } }
创建名为
outputs.tf
的文件并插入下列代码:output "resource_group_name" { value = azurerm_resource_group.rg.name } output "stream_analytics_job_name" { value = azurerm_stream_analytics_job.job.name }
初始化 Terraform
运行 terraform init,将 Terraform 部署进行初始化。 此命令将下载管理 Azure 资源所需的 Azure 提供程序。
terraform init -upgrade
要点:
- 参数
-upgrade
可将必要的提供程序插件升级到符合配置版本约束的最新版本。
创建 Terraform 执行计划
运行 terraform plan 以创建执行计划。
terraform plan -out main.tfplan
要点:
terraform plan
命令将创建一个执行计划,但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。- 使用可选
-out
参数可以为计划指定输出文件。 使用-out
参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。
应用 Terraform 执行计划
运行 terraform apply,将执行计划应用到云基础结构。
terraform apply main.tfplan
要点:
- 示例
terraform apply
命令假设你先前运行了terraform plan -out main.tfplan
。 - 如果为
-out
参数指定了不同的文件名,请在对terraform apply
的调用中使用该相同文件名。 - 如果未使用
-out
参数,请调用不带任何参数的terraform apply
。
验证结果
获取 Azure 资源组名称。
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
获取新的 Azure 流分析作业名称。
stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
运行 az stream-analytics job show 以显示有关作业的信息。
az stream-analytics job show \ --resource-group $resource_group_name \ --job-name $stream_analytics_job_name
清理资源
不再需要通过 Terraform 创建的资源时,请执行以下步骤:
运行 terraform plan 并指定
destroy
标志。terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
要点:
terraform plan
命令将创建一个执行计划,但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。- 使用可选
-out
参数可以为计划指定输出文件。 使用-out
参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。
运行 terraform apply 以应用执行计划。
terraform apply main.destroy.tfplan
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