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在高可用性配置中部署 HDFS 名称节点和共享 Spark 服务

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适用范围：SQL Server 2019 (15.x)

重要

Microsoft SQL Server 2019 大数据群集附加产品将停用。 对 SQL Server 2019 大数据群集的支持将于 2025 年 2 月 28 日结束。 具有软件保障的 SQL Server 2019 的所有现有用户都将在平台上获得完全支持，在此之前，该软件将继续通过 SQL Server 累积更新进行维护。 有关详细信息，请参阅公告博客文章和 Microsoft SQL Server 平台上的大数据选项。

除了使用可用性组在高可用性配置中部署 SQL Server 主实例以外，还可以在大数据群集中部署其他任务关键型服务，以确保提高可靠性。 可以使用附加副本来配置 HDFS name node 和按 sparkhead 分组的共享 Spark 服务。 在这种情况下，还会在大数据群集中部署 Zookeeper，用作以下服务的群集协调器和元数据存储：

  • HDFS 名称节点
  • Livy 和 Yarn 资源管理器。

Spark 历史记录、作业历史记录和 Hive 元数据服务是无状态服务。 Zookeeper 不参与确保这些组件的服务运行健康状况。

为这些服务部署多个副本可提高可用副本间工作负载的可伸缩性、可靠性和负载均衡。

注意

下列服务以容器形式部署在 sparkhead pod 中：

  • Livy
  • Yarn 资源管理器
  • Spark 历史记录
  • 作业历史记录
  • Hive 元数据服务

下图展示了 SQL Server 大数据群集中的 spark HA 部署：

spark-ha-bdc

下图展示了 SQL Server 大数据群集中的 HDFS HA 部署：

hdfs-ha-bdc

部署

如果名称节点或 spark 头配置了两个副本，则还必须配置具有三个副本的 Zookeeper 资源。 在 HDFS 名称节点的高可用性配置中，两个 pod 托管两个副本。 这两个 pod 分别为 nmnode-0 和 nmnode-1。 此配置为主动-被动。 一次只有一个名称节点处于活动状态。 另一个节点处于备用状态 - 在发生故障转移事件变为活动状态。

可以使用 aks-dev-test-ha 或 kubeadm-prod 内置配置文件来开始自定义大数据群集部署。 这些配置文件包括配置其他高可用性资源所需的设置。 例如，下面是 bdc.json 配置文件中的一部分，适用于部署具有高可用性的 HDFS 名称节点、Zookeeper 和共享 Spark 资源 (sparkhead)。

{
  ...
    "nmnode-0": {
        "spec": {
            "replicas": 2
        }
    },
    "sparkhead": {
        "spec": {
            "replicas": 2
        }
    },
    "zookeeper": {
        "spec": {
            "replicas": 3
        }
    },
  ...
}

最佳做法是，在生产部署中，必须将 HDFS 块复制配置为 3。 此设置已在 aks-dev-test-ha 和 kubeadm-prod 配置文件中指定。 请参阅以下 bdc.json 配置文件中的部分：

{
  ...
  "hdfs": {
      "resources": [
          "nmnode-0",
          "zookeeper",
          "storage-0",
          "sparkhead"
      ],
      "settings": {
          "hdfs-site.dfs.replication": "3"
      }
  },
  ...
}

已知限制

为 SQL Server 大数据群集中的 Hadoop 服务配置高可用性的已知问题和限制包括：

  • 在部署大数据群集时必须指定所有配置。 使用 SQL Server 2019 CU1 版本，无法在部署后启用高可用性配置。

后续步骤