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Konfigurieren eines SQL Server-Big Data-Clusters

Gilt für: SQL Server 2019 (15.x)

Important

Die Big Data Cluster von Microsoft SQL Server 2019 werden eingestellt. Der Support für SQL Server 2019 Big Data Cluster endete am 28. Februar 2025. Weitere Informationen finden Sie im Ankündigungsblogbeitrag und den Big Data-Optionen auf der Microsoft SQL Server-Plattform.

Mit der Konfigurationsverwaltung können Administratoren sicherstellen, dass ihr Big Data-Cluster immer auf ihre Workloadanforderungen vorbereitet ist. Mit dieser Funktionalität können Clusteradministratoren verschiedene Teile des Big Data-Clusters zur Bereitstellungszeit oder nach der Bereitstellung ändern oder optimieren und tiefere Einblicke in die Konfigurationen erhalten, die in ihrem Big Data-Cluster ausgeführt werden.

Die Konfigurationsverwaltung ermöglicht es einem Administrator, SQL-Agent zu aktivieren, die Basisressourcen für die Spark-Aufträge ihrer Organisation zu definieren oder sogar zu sehen, welche Einstellungen in jedem Bereich konfiguriert sind. Zur Bereitstellungszeit können Konfigurationen über die Bereitstellungsdatei bdc.json und nach der Bereitstellung über azdata CLI konfiguriert werden.

Configuration Scopes

Die Konfiguration von Big Data-Clustern umfasst drei Bereichsebenen: cluster, , serviceund resource. Die Hierarchie der Einstellungen folgt auch in dieser Reihenfolge, von der höchsten bis zur niedrigsten. BDC-Komponenten übernehmen den Wert der Einstellung, die im niedrigsten Bereich definiert ist. Wenn die Einstellung nicht in einem bestimmten Bereich definiert ist, erbt sie den Wert vom übergeordneten Bereich.

Sie können z. B. die Standardanzahl der Kerne definieren, die der Spark-Treiber im Speicherpool und Sparkhead in den Ressourcen verwendet. Zum Definieren der Standardanzahl von Kernen können Sie eine der folgenden Aktionen ausführen:

  • Angeben eines Standardkernwerts im Spark Dienstbereich

  • Angeben eines Standardkernwerts im storage-0 Bereich und sparkhead Ressourcenbereich

Im ersten Szenario Sparkhead alle Ressourcen mit niedrigerer Bereichsebene des Spark-Diensts (Speicherpool und ) die Standardanzahl von Kernen vom Spark-Dienst-Standardwert.

Im zweiten Szenario verwendet jede Ressource den in ihrem jeweiligen Bereich definierten Wert.

Wenn die Standardanzahl der Kerne sowohl für den Dienst als auch für den Ressourcenbereich konfiguriert ist, überschreibt der Ressourcenbereichswert den Dienstbereichswert, da dies der niedrigste benutzerkonfigurierte Bereich für die angegebene Einstellung ist.

Next steps

Spezifische Informationen zur Konfiguration finden Sie in den entsprechenden Artikeln:

Reference:

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