Início Rápido: Criar um cluster do Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure
Neste início rápido, você aprenderá a criar um cluster do Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure. O Azure HDInsight é um serviço de análise de software livre gerenciado e de amplo espectro para empresas. A estrutura Apache Spark para HDInsight permite análises rápidas de dados e computação de cluster usando o processamento na memória. A CLI do Azure é a experiência da linha de comando de plataforma cruzada da Microsoft para gerenciar os recursos do Azure.
Se estiver usando vários clusters juntos, você pode criar uma rede virtual; e se estiver usando um cluster do Spark, você pode usar o Hive Warehouse Connector. Para obter mais informações, confira Planejar uma rede virtual para o Azure HDInsight e Integrar o Apache Spark e o Apache Hive com o Hive Warehouse Connector.
Caso você não tenha uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita do Azure antes de começar.
Pré-requisitos
Use o ambiente Bash no Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, confira Início Rápido para Bash no Azure Cloud Shell.
Se preferir executar os comandos de referência da CLI localmente, instale a CLI do Azure. Para execuções no Windows ou no macOS, considere executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker. Para saber mais, confira Como executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker.
Se estiver usando uma instalação local, entre com a CLI do Azure usando o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga as etapas exibidas no terminal. Para ver outras opções de entrada, confira Conectar-se com a CLI do Azure.
Quando solicitado, instale a extensão da CLI do Azure no primeiro uso. Para obter mais informações sobre extensões, confira Usar extensões com a CLI do Azure.
Execute az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes que estão instaladas. Para fazer a atualização para a versão mais recente, execute az upgrade.
Criar um cluster do Apache Spark
Entre em sua assinatura do Azure. Se pretende usar o Azure Cloud Shell, selecione Experimentar no canto superior direito do bloco de código a seguir. Caso contrário, insira o seguinte comando:
az login # If you have multiple subscriptions, set the one to use # az account set --subscription "SUBSCRIPTIONID"
Configure as variáveis de ambiente. O uso de variáveis neste início rápido baseia-se em Bash. Pequenas variações são necessárias para outros ambientes. Substitua RESOURCEGROUPNAME, LOCATION, CLUSTERNAME, STORAGEACCOUNTNAME e PASSWORD no snippet de código a seguir pelos valores desejados. Em seguida, insira os comandos da CLI para definir as variáveis de ambiente.
export resourceGroupName=RESOURCEGROUPNAME export location=LOCATION export clusterName=CLUSTERNAME export AZURE_STORAGE_ACCOUNT=STORAGEACCOUNTNAME export httpCredential='PASSWORD' export sshCredentials='PASSWORD' export AZURE_STORAGE_CONTAINER=$clusterName export clusterSizeInNodes=1 export clusterVersion=4.0 export clusterType=spark export componentVersion=Spark=2.3
Crie o grupo de recursos inserindo o seguinte comando:
az group create \ --location $location \ --name $resourceGroupName
Crie uma conta de Armazenamento do Azure inserindo o seguinte comando:
az storage account create \ --name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \ --resource-group $resourceGroupName \ --https-only true \ --kind StorageV2 \ --location $location \ --sku Standard_LRS
Extraia a chave primária da conta de armazenamento do Azure e a armazene em uma variável inserindo o seguinte comando:
export AZURE_STORAGE_KEY=$(az storage account keys list \ --account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \ --resource-group $resourceGroupName \ --query [0].value -o tsv)
Crie um contêiner de armazenamento do Azure inserindo o seguinte comando:
az storage container create \ --name $AZURE_STORAGE_CONTAINER \ --account-key $AZURE_STORAGE_KEY \ --account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT
Crie o cluster do Apache Spark, digitando o comando a seguir:
az hdinsight create \ --name $clusterName \ --resource-group $resourceGroupName \ --type $clusterType \ --component-version $componentVersion \ --http-password $httpCredential \ --http-user admin \ --location $location \ --workernode-count $clusterSizeInNodes \ --ssh-password $sshCredentials \ --ssh-user sshuser \ --storage-account $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \ --storage-account-key $AZURE_STORAGE_KEY \ --storage-container $AZURE_STORAGE_CONTAINER \ --version $clusterVersion
Limpar os recursos
Após concluir o início rápido, poderá ser conveniente excluir o cluster. Com o HDInsight, seus dados são armazenados no Armazenamento do Azure, assim você poderá excluir, com segurança, um cluster quando ele não estiver em uso. Você também é cobrado por um cluster HDInsight, mesmo quando ele não está em uso. Como os encargos para o cluster são muitas vezes maiores do que os encargos para armazenamento, faz sentido, do ponto de vista econômico, excluir os clusters quando não estiverem em uso.
Insira todos ou alguns dos comandos a seguir para remover recursos:
# Remove cluster
az hdinsight delete \
--name $clusterName \
--resource-group $resourceGroupName
# Remove storage container
az storage container delete \
--account-name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
--name $AZURE_STORAGE_CONTAINER
# Remove storage account
az storage account delete \
--name $AZURE_STORAGE_ACCOUNT \
--resource-group $resourceGroupName
# Remove resource group
az group delete \
--name $resourceGroupName
Próximas etapas
Nesse início rápido, você aprendeu a criar um cluster do Apache Spark no Azure HDInsight usando a CLI do Azure. Avance para o próximo tutorial para saber como usar um cluster HDInsight para executar consultas interativas em dados de exemplo.