SQL Server 2019 新特性之 SQL Server大数据群集 介绍（一）
从开始SQL Server 2019 预览，SQL Server 大数据群集允许你部署的 Kubernetes 上运行的 SQL Server、 Spark 和 HDFS 容器的可缩放群集。 并行运行这些组件，以使您能够读取、 写入，并处理从 TRANSACT-SQL 或 Spark 的大数据、 使您轻松合并和分析大数据大容量高价值关系数据。
SQL Server 大数据群集是有Linux 容器的群集Kubernetes进行协调。
Kubernetes （k8s）概念
Kubernetes的名字来自希腊语，意思是“舵手” 或 “领航员”。K8s是将8个字母“ubernete”替换为“8”的缩写。
Kubernetes 是开放源代码容器业务流程协调程序，可以缩放容器部署，根据需求。 下表定义了一些重要的 Kubernetes 术语：
| Cluster | Kubernetes 群集是一组计算机，称为节点。 一个节点控制群集，并指定主节点;剩余的节点是辅助角色节点。 Kubernetes 主机是负责分发在辅助角色之间的工作，并监视群集的运行状况。 |
| Node | 节点运行容器化应用程序。 它可以是物理机或虚拟机。 Kubernetes 群集可以包含的物理机和虚拟机节点的组合。 |
| Pod | Pod 是 Kubernetes 的原子部署单位。 Pod 是一个或多个容器的逻辑组-和关联的资源需要运行应用程序。 每个 pod 的节点; 上运行节点可以运行一个或多个 pod。 Kubernetes 主机会自动分配到群集中节点的 pod。 |
在 SQL Server 大数据群集中，Kubernetes 负责 SQL Server 大数据群集; 的状态Kubernetes 构建和配置群集节点，将 pod 分配给节点，并监视群集的运行状况。
大数据群集体系结构
在群集中的节点分为三个逻辑平面： 控制平面、 计算平面和数据平面。 每个平面群集中具有不同的职责。 在 SQL Server 大数据群集中的每个 Kubernetes 节点托管组件的至少一个平面的 pod。
控制平面
控制平面提供管理和安全的群集。 它包含 Kubernetes 主机SQL Server 主实例，和其他群集级别服务，例如 Hive 元存储和 Spark 驱动程序。
计算平面
计算平面提供到群集的计算资源。 它包含在 Linux pod 上运行 SQL Server 的节点。 计算平面中的 pod 分为计算池特定处理任务。 计算池可以充当PolyBase横向扩展组中通过不同数据源如作为 HDFS、 Oracle、 MongoDB 或 Teradata 的分布式查询。
数据平面
数据平面用于数据暂留和缓存。 它包含的 SQL 数据池和存储池。 SQL 数据池包含在 Linux 上运行 SQL Server 的一个或多个 pod。 它用于从 SQL 查询或 Spark 作业引入数据。 SQL Server 大数据群集的数据集市将保留在数据池。 存储池包含的存储池 pod 组成 Linux、 Spark 和 HDFS 上的 SQL Server。 在 SQL Server 大数据群集中的所有存储节点都是 HDFS 群集的成员。
由于需要使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 来创建SQL Server 2019 的大数据群集。
AKS是容器的集群，下面先解释下容器是什么
什么是容器
容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程。运行这些进程所需的所有文件都由另一个镜像提供，这意味着从开发到测试再到生产的整个过程中，Linux 容器都具有可移植性和一致性。因而，相对于依赖重复传统测试环境的开发渠道，容器的运行速度要快得多。
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更高效的利用系统资源
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更快速的启动时间
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一致的运行环境
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持续交付和部署
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更轻松的迁移
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更轻松的维护和扩展
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对比传统虚拟机总结
| 特性 | 容器 | 虚拟机 |
|---|---|---|
| 启动 | 秒级 | 分钟级 |
| 硬盘使用 | 一般为 MB |
一般为 GB |
| 性能 | 接近原生 | 弱于 |
| 系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |
传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定，这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作，当然也可以通过创建虚机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。
新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统 ，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对于虚拟机，容器能快速部署，由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的，所以它能在不同云、不同版本操作系统间进行迁移。
容器占用资源少、部署快，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用与容器间成一对一关系也使容器有更大优势，使用容器可以在build或release 的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要与其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似地，容器比虚机轻量、更“透明”，这更便于监控和管理。最后，
容器优势总结：
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快速创建/部署应用：与VM虚拟机相比，容器镜像的创建更加容易。
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持续开发、集成和部署：提供可靠且频繁的容器镜像构建/部署，并使用快速和简单的回滚(由于镜像不可变性)。
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开发和运行相分离：在build或者release阶段创建容器镜像，使得应用和基础设施解耦。
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开发，测试和生产环境一致性：在本地或外网（生产环境）运行的一致性。
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云平台或其他操作系统：可以在 Ubuntu、RHEL、 CoreOS、on-prem、Google Container Engine或其它任何环境中运行。
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Loosely coupled，分布式，弹性，微服务化：应用程序分为更小的、独立的部件，可以动态部署和管理。
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资源隔离
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资源利用：更高效
使用Kubernetes能做什么？
可以在物理或虚拟机的Kubernetes集群上运行容器化应用，Kubernetes能提供一个以“容器为中心的基础架构”，满足在生产环境中运行应用的一些常见需求，如：
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多个进程（作为容器运行）协同工作。（Pod）
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存储系统挂载
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Distributing secrets
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应用健康检测
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Pod自动伸缩/扩展
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Naming and discovering
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负载均衡
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滚动更新
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资源监控
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日志访问
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调试应用程序
什么是Azure Kubernetes 服务 (AKS)
Azure Kubernetes 服务 (AKS) 管理托管的 Kubernetes 环境，使用户无需具备容器业务流程专业知识即可快速、轻松地部署和管理容器化的应用程序。 它还通过按需预配、升级和缩放资源，消除了正在进行的操作和维护的负担，而无需使应用程序脱机。
下一集：在 Azure Kubernetes 服务 (AKS)部署SQL Server 大数据群集
尽请期待！
作者简介： Max Shen（阿特），为了成为数据专家而努力，万一实现了呢！有多年的系统运维，数据库运维经验。近20年的IT从业经验，在微软有超过10年的工作经验。对数据库运维调优，排错，有独到能力。电话微信18628037379，[email protected]
