演習 - 高度なストリーミング データ変換を実行するために HDInsight をプロビジョニングする

Azure 仮想ネットワークを作成し、その仮想ネットワーク内に Kafka クラスターと Spark クラスターを作成するには、次の手順に従います。

1. この リンク を開いて Azure portal にサインインし、新しいウィンドウでカスタム デプロイ ページを開きます。

   このテンプレートでは、次のリソースを作成します。

   • HDInsight 4.0 用の Kafka 2.1.1 クラスター。
   • HDInsight 4.0 用の Spark 2.4.4 クラスター。
   • Azure Virtual Network (HDInsight クラスターを含む)

2. 次の情報を使用して、[ カスタマイズされたテンプレート ] セクションのエントリを設定します。

   設定	値
   サブスクリプション	クラスターの作成に使用するサブスクリプションを選択します。
   リソースグループ	[ 新規作成 ] をクリックして新しいリソース グループを作成し、リソース グループに一意の名前を付けます。
   場所	リソースが作成される Azure リージョン。
   [Spark Cluster Name](Spark クラスター名)	Spark クラスターの名前を入力します (例: spark-mslearn-stock)。 最初の 6 文字は、Kafka クラスターの名前と異なるものにする必要があります。
   [Kafka Cluster Name](Kafka クラスター名)	Kafka クラスターの名前を入力します (例: kafka-mslearn-stock)。 最初の 6 文字は、Spark クラスターの名前と異なるものにする必要があります。
   [Cluster Login User Name](クラスター ログイン ユーザー名)	既定値の [admin] のままにします。
   [クラスター ログイン パスワード]	クラスター ログイン用のパスワードを入力します。
   [SSH ユーザー名]	既定値の [sshuser] のままにします。
   [SSH パスワード]	SSH ユーザーのパスワードを入力します。

3. 使用条件を読み、[上記の使用条件に同意する] を選択します。

4. [ 購入] を選択します。

5. [通知] アイコンをクリックして、デプロイの進行状況を確認します。

   

   デプロイが成功すると、メッセージは [デプロイに成功しました] に変わります。

6. [通知] ウィンドウで [ リソースに移動 ] をクリックします。

   

   デプロイに関するエラーが発生した場合は、[通知] アイコンをクリックし、Kafka と Spark のクラスター名が同じ 6 文字を共有していないことを確認します。 それらが同じ 6 文字を使用している場合は、Azure リソース テンプレートを再実行し、それらのクラスター名を修正します。