使用 Azure 资源管理器模板创建包含 Azure Data Lake Storage Gen1 的 HDInsight 群集

项目
05/29/2018

了解如何使用 Azure PowerShell 来配置包含 Azure Data Lake Storage Gen1（用作额外存储）的 HDInsight 群集。

对于支持的群集类型，Data Lake Storage Gen1 可用作默认存储或额外存储帐户。在 Data Lake Storage Gen1 用作额外存储时，该群集的默认存储帐户仍将是 Azure Blob 存储 (WASB)，与群集相关的文件（例如日志等）仍会写入到默认存储，而要处理的数据可以存储在 Data Lake Storage Gen1 帐户中。使用 Data Lake Storage Gen1 作为额外存储帐户不会影响读/写到此群集的存储的性能或能力。

将 Data Lake Storage Gen1 用于 HDInsight 群集存储

下面是结合使用 HDInsight 和 Data Lake Storage Gen1 的一些重要注意事项：

HDInsight 版本 3.5 和 3.6 提供创建 HDInsight 群集（可访问作为默认存储的 Data Lake Storage Gen1）的选项。
HDInsight 版本 3.2、3.4、3.5 和 3.6 提供创建 HDInsight 群集（可访问作为额外存储的 Data Lake Storage Gen1）的选项。

本文中，我们使用 Data Lake Storage Gen1 作为额外存储来预配 Hadoop 集群。有关如何创建包含 Data Lake Store Gen1（用作默认存储）的 Hadoop 群集的说明，请参阅使用 Azure 门户创建包含 Data Lake Store Gen1 的 HDInsight 群集。

先决条件

注意

建议使用 Azure Az PowerShell 模块与 Azure 交互。请参阅安装 Azure PowerShell 以开始使用。若要了解如何迁移到 Az PowerShell 模块，请参阅将 Azure PowerShell 从 AzureRM 迁移到 Az。

在开始阅读本教程前，必须具有：

Azure 订阅。请参阅获取 Azure 免费试用版。
Azure PowerShell 1.0 或更高版本。请参阅如何安装和配置 Azure PowerShell。
Microsoft Entra服务主体。本教程中的步骤提供了有关如何在 Microsoft Entra ID 中创建服务主体的说明。但是，你必须是Microsoft Entra管理员才能创建服务主体。如果你是Microsoft Entra管理员，可以跳过此先决条件，继续学习本教程。

如果你不是Microsoft Entra管理员，将无法执行创建服务主体所需的步骤。在这种情况下，Microsoft Entra管理员必须先创建服务主体，然后才能使用Data Lake Storage Gen1创建 HDInsight 群集。此外，必须使用证书创建服务主体，如使用证书创建服务主体中所述。

创建包含 Data Lake Storage Gen1 的 HDInsight 群集

资源管理器模板以及使用模板的先决条件可在 GitHub 上使用新的 Data Lake Storage Gen1 部署 HDInsight Linux 集群中获得。按照此链接提供的说明创建一个 HDInsight 群集，其中包含 Data Lake Storage Gen1 作为额外存储。

上面提及的链接中的说明需要 PowerShell。按这些步骤开始前，请确保登录到 Azure 帐户。在桌面上，打开一个新的 Azure PowerShell 窗口，并输入下面的代码段。当系统提示登录时，请确保以订阅管理员/所有者身份登录：

# Log in to your Azure account
Connect-AzAccount

# List all the subscriptions associated to your account
Get-AzSubscription

# Select a subscription
Set-AzContext -SubscriptionId <subscription ID>

模板将部署以下资源类型：

向 Data Lake Storage Gen1 上传示例数据

该资源管理器模板会创建一个新的包含 Data Lake Storage Gen1 的存储帐户，并将其与此 HDInsight 群集关联。现在必须要将示例数据上传到 Data Lake Storage Gen1。此教程中之后需要这些数据从访问包含 Data Lake Storage Gen1 的存储帐户中数据的 HDInsight 群集运行作业。有关如何上传数据的说明，请参阅上传文件到 Data Lake Storage Gen1。如果正在查找一些示例数据进行上传，可以从 Azure Data Lake Git 存储库 获取 Ambulance Data文件夹。

对示例数据设置相关 ACL

若要确保可从 HDInsight 群集访问上传的示例数据，必须确保用于在 HDInsight 群集和Data Lake Storage Gen1之间建立标识的 Microsoft Entra 应用程序有权访问尝试访问的文件/文件夹。为此，请执行以下步骤。

查找与 HDInsight 群集关联的Microsoft Entra应用程序的名称，以及具有Data Lake Storage Gen1的存储帐户。查找名称的一种方法是打开使用资源管理器模板创建的 HDInsight 群集边栏选项卡，单击“群集Microsoft Entra标识”选项卡，然后查找“服务主体显示名称”的值。
现在，提供对要从 HDInsight 群集访问的文件/文件夹上的此Microsoft Entra应用程序的访问权限。若要对 Data Lake Storage Gen1 中的文件/文件夹设置正确的 ACL，请参阅保护 Data Lake Storage Gen1 中的数据。

在 HDInsight 群集上运行测试作业以使用 Data Lake Storage Gen1

配置 HDInsight 群集后，可在该群集上运行测试作业来测试该 HDInsight 群集是否可访问 Data Lake Storage Gen1。为此，我们将运行示例 Hive 作业，该作业使用先前已上传至包含 Data Lake Storage Gen1 的存储帐户的示例数据创建一个表。

在本部分中，通过 SSH 连接到 HDInsight Linux 群集，并运行示例 Hive 查询。如果正在使用 Windows 客户端，建议使用 PuTTY，它可从 https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html 下载。

有关使用 PuTTY 的详细信息，请参阅在 Windows 中的 HDInsight 上将 SSH 与基于 Linux 的 Hadoop 配合使用。

连接后，请使用以下命令启动 Hive 命令行界面 (CLI)。
```
hive
```

使用该 CLI 输入以下语句，通过使用 Data Lake Storage Gen1 中的示例数据创建一个名为 vehicles 的新表：

DROP TABLE vehicles;
CREATE EXTERNAL TABLE vehicles (str string) LOCATION 'adl://<mydatalakestoragegen1>.azuredatalakestore.net:443/';
SELECT * FROM vehicles LIMIT 10;

应该会看到与下面类似的输出：

1,1,2014-09-14 00:00:03,46.81006,-92.08174,51,S,1
1,2,2014-09-14 00:00:06,46.81006,-92.08174,13,NE,1
1,3,2014-09-14 00:00:09,46.81006,-92.08174,48,NE,1
1,4,2014-09-14 00:00:12,46.81006,-92.08174,30,W,1
1,5,2014-09-14 00:00:15,46.81006,-92.08174,47,S,1
1,6,2014-09-14 00:00:18,46.81006,-92.08174,9,S,1
1,7,2014-09-14 00:00:21,46.81006,-92.08174,53,N,1
1,8,2014-09-14 00:00:24,46.81006,-92.08174,63,SW,1
1,9,2014-09-14 00:00:27,46.81006,-92.08174,4,NE,1
1,10,2014-09-14 00:00:30,46.81006,-92.08174,31,N,1

使用 HDFS 命令访问 Data Lake Storage Gen1

将 HDInsight 群集配置为使用 Data Lake Storage Gen1 后，可使用 HDFS shell 命令访问此存储。

在本部分中，通过 SSH 连接到 HDInsight Linux 群集，并运行 HDFS 命令。如果正在使用 Windows 客户端，建议使用 PuTTY，它可从 https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html 下载。

有关使用 PuTTY 的详细信息，请参阅在 Windows 中的 HDInsight 上将 SSH 与基于 Linux 的 Hadoop 配合使用。

连接后，使用以下 HDFS 文件系统命令列出包含 Data Lake Storage Gen1 的存储帐户中的文件。

hdfs dfs -ls adl://<storage account with Data Lake Storage Gen1 name>.azuredatalakestore.net:443/

这会列出先前上传到 Data Lake Storage Gen1 中的文件。

15/09/17 21:41:15 INFO web.CaboWebHdfsFileSystem: Replacing original urlConnectionFactory with org.apache.hadoop.hdfs.web.URLConnectionFactory@21a728d6
Found 1 items
-rwxrwxrwx   0 NotSupportYet NotSupportYet     671388 2015-09-16 22:16 adl://mydatalakestoragegen1.azuredatalakestore.net:443/mynewfolder

可以使用 hdfs dfs -put 命令将一些文件上传到 Data Lake Storage Gen1，然后使用 hdfs dfs -ls 验证是否已成功上传这些文件。

通过