Installer les outils de Big Data SQL Server 2019

Article
03/21/2023

S’applique à : SQL Server 2019 (15.x)

Important

Le module complémentaire Clusters Big Data Microsoft SQL Server 2019 sera mis hors service. La prise en charge de la plateforme Clusters Big Data Microsoft SQL Server 2019 se terminera le 28 février 2025. Tous les utilisateurs existants de SQL Server 2019 avec Software Assurance seront entièrement pris en charge sur la plateforme, et le logiciel continuera à être maintenu par les mises à jour cumulatives SQL Server jusqu’à ce moment-là. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog d’annonce et les Options Big Data sur la plateforme Microsoft SQL Server.

Cet article décrit les outils clients qui doivent être installés pour la création, la gestion et l’utilisation des Clusters de Big Data SQL Server 2019. La section suivante fournit une liste d’outils et de liens vers les instructions d’installation. Avant de déployer un cluster Big Data, configurez les outils marqués comme requis sur Windows ou Linux.

Outils de cluster Big Data

Le tableau suivant liste les outils de cluster Big Data courants et explique comment les installer :

Outil	Obligatoire	Description	Installation
`python`	Oui	Python est un langage de programmation de haut niveau, orienté objet, interprété et doté d’une sémantique dynamique. De nombreuses parties des clusters Big Data pour SQL Server utilisent Python.	Installer python
Azure Data CLI (`azdata`)	Oui	Outil en ligne de commande pour l’installation et la gestion d’un cluster Big Data.	Installer
`kubectl`¹	Oui	Outil en ligne de commande permettant de superviser le cluster Kubernetes sous-jacent (plus d’informations).	Windows \| Linux
Azure Data Studio	Oui	Outil graphique multiplateforme permettant d’interroger SQL Server.	Installer
Extension de virtualisation de données	Oui	Extension pour Azure Data Studio qui fournit un Assistant Virtualisation de données.	Installer
Azure CLI²	Pour AKS	Interface de ligne de commande moderne pour la gestion des services Azure. Utilisée avec les déploiements de cluster Big Data AKS (plus d’informations).	Installer
mssql-cli	Facultatif	Interface de ligne de commande moderne permettant d’interroger SQL Server (plus d’informations).	Windows \| Linux
sqlcmd	Pour certains scripts	Outil en ligne de commande hérité permettant d’interroger SQL Server (plus d’informations). Vous devrez peut-être installer le pilote Microsoft ODBC 11 pour SQL Server avant d’installer le package SQLCMD.	Windows \| Linux
`curl` ³	Pour certains scripts	Outil en ligne de commande pour transférer des données avec des URL.	Windows \| Linux : installer le package d’installation
`oc`	Requis pour les déploiements Red Hat OpenShift et Azure Red Hat OpenShift.	`oc` est l’interface de ligne de commande (CLI) Shift ouvert.	Installation de l’interface CLI

¹ Vous devez utiliser kubectl version 1.13 ou ultérieure. En outre, la version de kubectl doit être une version mineure plus une ou moins une de votre cluster Kubernetes. Si vous souhaitez installer une version spécifique sur le client kubectl, consultez Installer le binaire kubectl via curl (sur Windows 10 et Windows 11, utilisez cmd.exe et non Windows PowerShell pour exécuter curl).

Conseil

Pour utiliser kubectl avec un cluster déployé sur AKS (Azure Kubernetes Service), vous devez définir le contexte de cluster à l’aide de la commande Azure CLI suivante :

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

² Vous devez utiliser Azure CLI version 2.0.4 ou ultérieure. Exécutez az --version pour trouver la version, si nécessaire.

³ Sur Windows 10 ou Windows 11, curl est déjà dans votre chemin (PATH) quand vous effectuez l’exécution à partir d’une invite cmd. Pour les autres versions de Windows, téléchargez curl en utilisant le lien et placez-le dans votre chemin (PATH).

Quels sont les outils requis ?

Le tableau précédent indique tous les outils courants qui sont utilisés avec les clusters Big Data. Les outils requis varient en fonction de votre scénario. Mais, en général, les outils suivants sont les plus importants pour gérer le cluster, s’y connecter et l’interroger :

Azure Data CLI (azdata)
kubectl
Azure Data Studio
Extension de virtualisation de données

Les autres outils sont requis uniquement dans certains scénarios. Azure CLI peut être utilisé pour gérer les services Azure associés aux déploiements AKS. mssql-cli est un outil facultatif mais utile qui vous permet de vous connecter à l’instance maître SQL Server dans le cluster et d’exécuter des requêtes à partir de la ligne de commande. Pour leur part, sqlcmd et curl sont nécessaires si vous envisagez d’installer des exemples de données avec le script GitHub.

Installer Python hors connexion

Sur une machine disposant d’un accès à Internet, téléchargez l’un des fichiers compressés suivants contenant Python :

Système d’exploitation	Téléchargement
Windows	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2074021
Linux	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065975
OSX	https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2065976

Copiez le fichier compressé sur la machine cible et extrayez-le dans un dossier de votre choix.
Pour Windows uniquement, exécutez installLocalPythonPackages.bat à partir de ce dossier en indiquant comme paramètre le chemin complet au dossier.
```
installLocalPythonPackages.bat "C:\python-3.6.6-win-x64-0.0.1-offline\0.0.1"
```

Télécharger et installer Azure Data Studio

Azure Data Studio fournit des capacités et des fonctionnalités spécifiques pour les clusters Big Data SQL Server.

Procurez-vous la dernière version d’Azure Data Studio.

Pour plus d’informations sur la dernière version, consultez les notes de publication.

Étapes suivantes

Après avoir configuré les outils, déployez un cluster Big Data SQL Server 2019 sur Kubernetes dans le cloud ou localement. Pour plus d’informations, consultez les articles suivants consacrés au déploiement :

Pour plus d’informations sur les clusters Big Data, consultez Présentation des Clusters de Big Data SQL Server 2019.

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