Installare gli strumenti Big Data di SQL Server 2019

Articolo
2021-12-13

Si applica a:SQL Server 2019 (15.x)

Importante

Il componente aggiuntivo Cluster Big Data di Microsoft SQL Server 2019 verrà ritirato. Il supporto per i cluster Big Data di SQL Server 2019 terminerà il 28 febbraio 2025. Tutti gli utenti esistenti di SQL Server 2019 con Software Assurance saranno completamente supportati nella piattaforma e il software continuerà a essere mantenuto tramite gli aggiornamenti cumulativi di SQL Server fino a quel momento. Per ulteriori informazioni, vedere il post di blog sull'annuncio e le opzioni di Big Data sulla piattaforma Microsoft SQL Server.

Questo articolo descrive gli strumenti client da installare per la creazione, la gestione e l'uso di cluster Big Data di SQL Server 2019. La sezione seguente fornisce un elenco di strumenti e collegamenti alle istruzioni di installazione. Prima di distribuire un cluster Big Data, configurare gli strumenti contrassegnati come necessari in Windows o Linux.

Strumenti del cluster Big Data

La tabella seguente elenca gli strumenti comuni del cluster Big Data e come installarli:

Strumento	Obbligatorio	Descrizione	Installazione
`python`	Sì	Python è un linguaggio di programmazione di alto livello interpretato e orientato agli oggetti con semantica dinamica. Molte parti di cluster Big Data per SQL Server usano Python.	Installare Python
CLI di Azure per i Dati (`azdata`)	Sì	Strumento da riga di comando per l'installazione e la gestione di un cluster Big Data.	Installa
`kubectl` ¹	Sì	Strumento da riga di comando per il monitoraggio del cluster Kubernetes sottostante (altre informazioni).	Windows \| Linux
Azure Data Studio	Sì	Strumento grafico multipiattaforma per l'esecuzione di query su SQL Server.	Installa
Estensione di virtualizzazione dei dati	Sì	Estensione per Azure Data Studio che fornisce una procedura guidata di virtualizzazione dei dati.	Installa
Interfaccia della riga di comando di Azure²	Per AKS	Interfaccia della riga di comando moderna per la gestione dei servizi di Azure. Utilizzato con le distribuzioni di cluster Big Data di AKS (ulteriori informazioni).	Installa
mssql-cli	Opzionale	Interfaccia della riga di comando moderna per l'esecuzione di query su SQL Server (altre informazioni).	Windows \| Linux
sqlcmd	Per alcuni script	Strumento da riga di comando legacy per l'esecuzione di query su SQL Server (altre informazioni). Potrebbe essere necessario installare Microsoft ODBC Driver 11 per SQL Server prima di installare il pacchetto SQLCMD.	Windows \| Linux
`curl` ³	Per alcuni script	Strumento da riga di comando per il trasferimento di dati con URL.	Windows \| Linux: installare il pacchetto curl
`oc`	Obbligatorio per le distribuzioni di Red Hat OpenShift e Azure Red Hat OpenShift.	`oc` è l'interfaccia a riga di comando (CLI) di OpenShift.	Installazione dell'interfaccia della riga di comando (CLI)

¹ È necessario usare la kubectl versione 1.13 o successiva. Inoltre, la versione di kubectl deve essere più o meno una versione secondaria del cluster Kubernetes. Se vuoi installare una versione specifica nel kubectl client, vedi Installare kubectl il file binario tramite curl (in Windows 10 e Windows 11, usare cmd.exe e non Windows PowerShell per eseguire curl).

Suggerimento

Per usare kubectl con un cluster distribuito in precedenza nel servizio Azure Kubernetes, è necessario impostare il contesto del cluster con il comando seguente dell'interfaccia della riga di comando di Azure:

az aks get-credentials --name <aks_cluster_name> --resource-group <azure_resource_group_name>

² È necessario usare l'interfaccia della riga di comando di Azure versione 2.0.4 o successiva. Eseguire az --version per trovare la versione, se necessario.

³ Se stai eseguendo Windows 10 o Windows 11, curl è già nel PATH quando esegui un comando da un prompt dei comandi. Per altre versioni di Windows, scaricare curl usando il link e inserirlo nel PATH.

Quali strumenti sono necessari?

La tabella precedente fornisce tutti gli strumenti comuni usati con cluster Big Data. Gli strumenti necessari dipendono dallo scenario in uso. In generale, tuttavia, gli strumenti seguenti sono più importanti per la gestione, la connessione e l'esecuzione di query sul cluster:

CLI di Azure per i Dati (azdata)
kubectl
Azure Data Studio
Estensione di virtualizzazione dei dati

Gli strumenti rimanenti sono necessari solo in determinati scenari. Azure CLI può essere usata per gestire i servizi di Azure associati alle distribuzioni AKS. mssql-cli è uno strumento facoltativo ma utile che consente di connettersi all'istanza master di SQL Server nel cluster ed eseguire query dalla riga di comando. E sqlcmd e curl sono necessari se si prevede di installare dati di esempio con lo script GitHub.

Installare Python offline

In un computer con accesso a Internet scaricare uno dei file compressi seguenti contenenti Python:

Sistema operativo	Scarica
Windows	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2074021
Linux	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065975
OSX	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065976

Copiare il file compresso nel computer di destinazione ed estrarlo in una cartella di propria scelta.
Solo per Windows, eseguire installLocalPythonPackages.bat da tale cartella e passare il percorso completo alla stessa cartella come parametro.
```
installLocalPythonPackages.bat "C:\python-3.6.6-win-x64-0.0.1-offline\0.0.1"
```

Scaricare e installare Azure Data Studio

Azure Data Studio offre funzionalità e funzionalità specifiche per i cluster Big Data di SQL Server.

Ottenere la versione più recente di Azure Data Studio.

Per informazioni dettagliate sulla versione più recente, vedere le note sulla versione.

Passaggi successivi

Dopo aver configurato gli strumenti, distribuire un cluster Big Data di SQL Server 2019 in Kubernetes nel cloud o in locale. Per altre informazioni, vedere gli articoli di distribuzione seguenti:

Per altre informazioni sui cluster Big Data, vedere Introduzione ai cluster Big Data di SQL Server 2019.

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