在GoogleKubernetesCluster上使用HANA表达式数据库服务

我们知道Cluster是GoogleKubernetesEngine（简称GKE）的基础，代表容器化应用的Kubernetes对象都运行在集群之上。GoogleKubernetesEngine(GKE)提供了一个托管环境，开发人员可以在其中使用Google基础架构部署、管理和扩展容器化应用程序。GKE环境由多个ComputeEngine实例组成，这些实例组合起来形成一个GoogleKubernetes集群。SAPHANAExpression是SAPHANA的简化版本，旨在运行在笔记本电脑和其他主机上，包括云托管的虚拟机，当然，它也支持在本文刚刚描述的GoogleKubernetes集群上运行。该版本除了支持SAPHANA传统的内存数据库功能外，还提供bring-your-own-language等多种技术栈，支持微服务、预测分析和机器学习算法，以及用于构建洞察力的地理数据驱动应用空间处理等特性。本文将详细介绍如何在GoogleKubernetes集群上部署和使用HANA表达式数据库服务。在GoogleCloudPlatform上创建GoogleKubernetesCluster实例登录GoogleCloudPlatform控制台：点击控制台左上角的Hamburger菜单新建一个KubernetesCluster：维护Cluster名称，选择合适的版本，然后点击Customize进行自定义：指定Cluster的CPU和内存参数，选择Ubuntu作为操作系统。Cluster的大小设置为1，Cluster创建并部署成功后，点击Connect按钮进行连接。连接成功后，就可以使用CloudShell来操作集群了：CloudShell提供了一个命令行来与Cluster进行交互。在GoogleKubernetes集群上部署HANA表达式数据库服务使用以下命令创建一个秘密来获取Docker镜像：kubectlcreatesecretdocker-registrydocker-secret--docker-server=https://index.docker.io/v1/--docker-username=xxx--docker-password=yyyyyy--docker-email=jerry@gmail.com创建yaml格式的部署配置文件（DeploymentConfigurationFile）并保存为hxe.yaml文件：kind:ConfigMapapiVersion:v1metadata:creationTimestamp:2022-06-25T19:14:38Zname:hxe-passdata:password.json:|+{"master_password":"JERRYHana1"}---kind:PersistentVolumeapiVersion:v1metadata:name:persistent-vol-hxe标签：类型：localspec：storageClassName：手动容量：存储：150GiaccessModes：-ReadWriteOncehostPath：路径：“/data/hxe_pv”---种类：PersistentVolumeClaimapiVersion：v1metadata：名称：hxe-pvcspec：storageClassName：手动accessModes：-ReadsourceWriteOncererequests:storage:50Gi---apiVersion:apps/v1kind:部署mentmetadata：名称：hxe标签：名称：hxespec：选择器：matchLabels：运行：hxe应用程序：hxe角色：主层：后端副本：1模板：元数据：标签：运行：hxe应用程序：hxe角色：主层：后端规范：initContainers：-名称：安装图像：busybox命令：['sh'，'-c'，'chown12000:79/hana/mounts']volumeMounts：-名称：hxe-datamountPath：/hana/mountsvolumes：-名称：hxe-datapersistentVolumeClaim：claimName：hxe-pvc-名称：hxe-configconfigMap：名称：hxe-passimagePullSecrets：-名称：docker-secret容器：-名称：hxe-container图像：“store/saplabs/hanaexpress：2.00.030.00.20180403.2"端口：-容器端口：39013名称：端口1-容器端口：39015名称：port2-容器端口：39017名称：端口3-容器端口：8090名称：端口4-容器端口：39041名称：端口5-容器端口：59013名称：端口6参数：[“--agree-to-sap-license”，“--dont-check-system","--passwords-url","file:///hana/hxeconfig/password.json"]volumeMounts:-name:hxe-datamountPath:/hana/mounts-name:hxe-configmountPath:/hana/hxeconfig-名称：sqlpad-container图像：“sqlpad/sqlpad”端口：-容器端口：3000---apiVersion：v1kind：服务元数据：名称：hxe-connect标签：app：hxespec：类型：LoadBalancer端口：-端口：39013目标端口：39013名称：端口1-端口：39015目标端口：39015名称：端口2-端口：39017目标端口：39017名称：端口3-端口：39041目标端口：39041名称：port5选择器：app:hxe---apiVersion:v1kind:Servicemetadata:name:sqlpadlabels:app:hxespec:type:LoadBalancerports:-port:3000targetPort:3000protocol:TCPname:sqlpad选择器:app:hxe这个yaml文件HANAExpression的一个Docker镜像定义在：store/saplabs/hanaexpress:2.00.030.00.20180403.2使用如下命令行将这个Docker镜像部署到Kubernetes集群：kubectlcreate-fhxe.yamlkubectldescribepods等待部署到完成成功：执行命令Runkubectlgetpods，确保pod状态为Running，然后进入Pod容器：kubectlexec-it<>bash现在可以使用SQL命令行连接到在Pod中运行的HANA表达式实例：hdbsql-i90-dsystemdb-uSYSTEM-pHXEHana1向数据库添加文档存储支持：alterdatabaseHXEadd'docstore';从SQLPAD服务获取外部IP地址：kubectlgetservices得到这个外部可访问的IP地址后，访问它的3000端口，就可以在浏览器中登录SQLPAD了：点击SignIn创建一个Administration账号。使用Connections菜单连接到HANAExpression实例中的数据库表：从kubectlgetservices命令行结果列表中找到hxe-connect，复制其ExternalIP地址：新建一个数据库连接，并维护刚刚复制的ExternalIP向下地址、数据库用户名和密码、Tenant等登录信息：建立数据库连接后，可以新建一个Query，并对其进行读写操作创建一个名为quotes的文档存储，并插入一些测试数据：createcollectionquotes;--创建文档存储集合并插入JSON值insertintoquotesvalues({"FROM":'HOMER',"QUOTE":'I想和你分享一些东西：让你度过一生的三个小句子。第一：为我掩护。第二：哦，好主意，老板！第三：当我来到这里时就像那样。',"MOES_BAR":'Point(-86.88030636.508361)',"QUOTE_ID":1});插入引号值({"FROM":'HOMER',"QUOTE":'等一下。巴特的老师被命名为Krabappel？哦，我一直叫她Crandall。为什么没有人告诉我？哦，我一直在把自己当成白痴！',"QUOTE_ID":2,"MOES_BAR":'Point(-87??.18270837.213414)'});insertintoquotesvalues({"FROM":'HOMER',"QUOTE":'哦不！我做了什么？我砸开了我的小b你的存钱罐，为了什么？区区几分钱，连买一瓶啤酒都不够。稍等一下，让我数数并确保……甚至没有关闭。',"MOES_BAR":'Point(-122.40069037.784366)',"QUOTE_ID":3});创建列表并启用模糊搜索支持：创建列表quote_analysis(idinteger,homer_quotetextFASTPREPROCESSONFUZZYSEARCHINDEXON,lon_latnvarchar(200));将文档存储集合的数据复制到上面的Column表中：insertintoquote_analysiswithdoc_storeas(selectquote_id,quotefromquotes)selectdoc_store.quote_idasid,doc_store.quoteashomer_quote,'Point(-122.67636648.535;doc_from)查询相似度最低的词等待：selectid,score()assimilarity,lon_lat,TO_VARCHAR(HOMER_QUOTE)fromquote_analysiswherecontains(HOMER_QUOTE,'wait',fuzzy(0.5,'textsearch=compare'))orderbysimilarityascsummary至此，我们完成了在GoogleKubernetesCluster中运行HANAExpressionDatabaseService的操作步骤从整个过程中不难感受到，将包含HANAExpression的Docker镜像部署在GoogleKubernetesCluster上，运行在Pod中，实现了HANAExpression服务开箱即用，避免了繁琐本地部署模式下的HANA表达式。安装和配置步骤。