azdata bdc
适用范围：
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。