bdc de azdata

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Aplica-se a: CLI de Dados do Azure ()azdata

O artigo a seguir fornece referência para os comandos sql na ferramenta azdata. Para obter mais informações sobre outros comandos de azdata, confira referência de azdata.

Comandos

Comando Descrição
azdata bdc create Criar cluster de Big Data.
azdata bdc delete Excluir cluster de Big Data.
azdata bdc upgrade Atualize as imagens implantadas em cada contêiner no cluster de Big Data do SQL Server.
azdata bdc config Comandos de configuração.
azdata bdc endpoint Comandos de ponto de extremidade.
azdata bdc debug Comandos de depuração.
azdata bdc status Comandos de status de Clusters de Big Data.
azdata bdc control Comandos do serviço de controle.
azdata bdc sql Comandos do serviço do Sql.
azdata bdc hdfs Comandos do serviço do Hdfs.
azdata bdc spark Comandos do serviço do Spark.
azdata bdc gateway Comandos do serviço do gateway.
azdata bdc app Comandos do serviço de aplicativo.
azdata bdc hdfs O módulo do HDFS fornece comandos para acessar um sistema de arquivos HDFS.
azdata bdc settings Comandos de configurações de Clusters de Big Data.
azdata bdc spark Os comandos do Spark permitem que o usuário interaja com o sistema Spark criando e gerenciando sessões, instruções e lotes.
azdata bdc rotate Este comando rotaciona as senhas de contas do AD geradas automaticamente em um cluster de Big Data. Para obter mais informações, confira Visão geral da rotação de senhas do AD.

azdata bdc create

A configuração Criar um Cluster de Big Data do SQL Server – Kubernetes é necessária em seu sistema, juntamente com as seguintes variáveis de ambiente ['AZDATA_USERNAME', 'AZDATA_PASSWORD'].

azdata bdc create [--name -n] 
                  [--config-profile -c]  
                  
[--accept-eula -a]  
                  
[--node-label -l]  
                  
[--force -f]

Exemplos

Experiência de implantação guiada de Clusters de Big Data do SQL Server – você receberá prompts para os valores necessários.

azdata bdc create

Implantação de Clusters de Big Data com argumentos e o perfil de configuração personalizado que foi inicializado por meio de azdata bdc config init.

azdata bdc create --accept-eula yes --config-profile ./path/to/config/profile

Implantação de Cluster de Big Data com o nome de cluster personalizado especificado e um perfil de configuração padrão aks-dev-test.

azdata bdc create --name <cluster_name> --accept-eula yes --config-profile aks-dev-test

Implantação de Clusters de Big Data com argumentos – nenhum prompt será fornecido, pois o sinalizador --force será usado.

azdata bdc create --accept-eula yes --config-profile aks-dev-test --force

Parâmetros opcionais

--name -n

Nome do cluster de Big Data, usado para namespaces do Kubernetes.

--config-profile -c

Perfil de configuração do cluster de Big Data, usado para implantar o cluster: ['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

Você aceita os termos de licença? [sim/não]. Se não quiser usar esse argumento, você poderá definir a variável de ambiente ACCEPT_EULA como 'sim'. Veja os termos da licença do azdata em https://aka.ms/eula-azdata-en.

--node-label -l

Rótulo do nó de cluster de Big Data, usado para designar em quais nós implantar.

--force -f

Force a criação, não será solicitado que o usuário forneça nenhum valor e todos os problemas serão impressos como parte do stderr.

Argumentos globais

--debug

Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--output -o

Formato de saída. Valores permitidos: json, jsonc, table, tsv. Padrão: json.

--query -q

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--verbose

Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.

azdata bdc delete

A configuração Excluir o Cluster de Big Data do SQL Server – Kubernetes é necessária no seu sistema.

azdata bdc delete --name -n 
                  [--force -f]

Exemplos

Exclusão de Clusters de Big Data.

azdata bdc delete --name <cluster_name>

Parâmetros obrigatórios

--name -n

Nome do cluster de Big Data, usado para namespaces de Kubernetes.

Parâmetros opcionais

--force -f

Forçar exclusão do cluster de Big Data.

Argumentos globais

--debug

Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--output -o

Formato de saída. Valores permitidos: json, jsonc, table, tsv. Padrão: json.

--query -q

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--verbose

Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.

azdata bdc upgrade

Atualize as imagens implantadas em cada contêiner no cluster de Big Data do SQL Server. As imagens atualizadas são baseadas na imagem do Docker passada. Se as imagens atualizadas forem de um repositório de imagens do Docker diferente daquele das imagens atualmente implantadas, o parâmetro "Repository" também será necessário.

azdata bdc upgrade --name -n 
                   --tag -t  
                   
[--repository -r]  
                   
[--controller-timeout -k]  
                   
[--stability-threshold -s]  
                   
[--component-timeout -p]  
                   
[--force -f]

Exemplos

Atualização de Clusters de Big Data para uma nova tag de imagem "cu2" do mesmo repositório.

azdata bdc upgrade -t cu2

Atualização de Clusters de Big Data para uma nova imagem com a tag "cu2" de um novo repositório "foo/bar/baz".

azdata bdc upgrade -t cu2 -r foo/bar/baz

Atualização de Clusters de Big Data para uma nova imagem com a marca "cu2" do mesmo repositório. A atualização aguardará 30 minutos para que o controlador seja atualizado e 30 minutos para que banco de dados do controlador seja atualizado. Em seguida, ele aguardará até que o controlador e o BD do controlador sejam executados por três minutos sem falha, atualizando o restante do cluster. Cada fase seguinte da atualização terá quarenta minutos para ser concluída.

azdata bdc upgrade -t cu2 --controller-timeout=30 --component-timeout=40 --stability-threshold=3

Parâmetros obrigatórios

--name -n

Nome do cluster de Big Data, usado para namespaces do Kubernetes.

--tag -t

A tag de imagem do Docker de destino para a qual atualizar todo o contêiner no cluster.

Parâmetros opcionais

--repository -r

O repositório do Docker do qual todos os contêineres no cluster devem extrair suas imagens.

--controller-timeout -k

O número de minutos de espera até o banco de dados do controlador ou o controlador ser atualizado antes de reverter a atualização.

--stability-threshold -s

O número de minutos de espera após uma atualização antes de marcá-la como estável.

--component-timeout -p

O número de minutos de espera para cada fase da atualização (após a atualização do controlador) ser concluída antes de pausar a atualização.

--force -f

Se estiver presente, a verificação de integridade do cluster antes do início da atualização será ignorada

Argumentos globais

--debug

Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--output -o

Formato de saída. Valores permitidos: json, jsonc, table, tsv. Padrão: json.

--query -q

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--verbose

Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.

Próximas etapas

Para obter mais informações sobre outros comandos de azdata, confira referência de azdata.

Para saber mais sobre como instalar a ferramenta azdata, confira Instalar azdata.