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Travailler avec les offres d'emploi Flink sur Amazon EMR
Il existe plusieurs manières d'interagir avec Flink sur Amazon EMR : via la console, via l'interface Flink située dans l'interface utilisateur de ResourceManager suivi et via la ligne de commande. Vous pouvez soumettre un JAR fichier à une application Flink avec n'importe lequel de ces outils. Une fois qu'un JAR fichier a été soumis, il devient une tâche gérée par le Flink JobManager. JobManager Il se trouve sur le YARN nœud qui héberge le daemon Application Master de la session Flink.
Vous pouvez exécuter une application Flink en tant que YARN tâche sur un cluster de longue durée ou sur un cluster transitoire. Sur un cluster de longue durée, vous pouvez soumettre plusieurs tâches Flink à un cluster Flink exécuté sur Amazon. EMR Si vous exécutez une tâche Flink sur un cluster temporaire, votre EMR cluster Amazon n'existe que pendant le temps nécessaire à l'exécution de l'application Flink. Vous n'êtes donc facturé que pour les ressources et le temps utilisés. Vous pouvez soumettre une tâche Flink avec l'EMRAddSteps
APIopération Amazon, en tant qu'argument d'étape de l'RunJobFlow
opération et via les create-cluster
commandes AWS CLI add-steps
or.
Démarrer une YARN application Flink en tant qu'étape sur un cluster de longue durée
Pour démarrer une application Flink à laquelle plusieurs clients peuvent soumettre du travail par le biais d'YARNAPIopérations, vous devez soit créer un cluster, soit ajouter une application Flink à un cluster existant. Pour obtenir des instructions sur la création d'un cluster, veuillez consulter Création d'un cluster avec Flink. Pour démarrer une YARN session sur un cluster existant, suivez les étapes ci-dessous depuis la console ou depuis JavaSDK. AWS CLI
Note
La flink-yarn-session
commande a été ajoutée dans la EMR version 5.5.0 d'Amazon en tant que wrapper pour le yarn-session.sh
script afin de simplifier l'exécution. Si vous utilisez une version antérieure d'AmazonEMR, remplacez bash -c
"/usr/lib/flink/bin/yarn-session.sh -d"
Arguments dans la console ou parArgs
. dans la AWS CLI commande.
Pour soumettre une tâche Flink sur un cluster existant depuis la console
Soumettez la session Flink avec la commande flink-yarn-session
dans un cluster existant.
Ouvrez la EMR console Amazon à l'adresse https://console.aws.amazon.com/emr
. -
Dans la liste des clusters, sélectionnez celui que vous avez lancé précédemment.
-
Dans la page des détails de cluster, sélectionnez Steps (Étapes), Add Step (Ajouter une étape).
-
Utilisez les directives suivantes pour saisir les paramètres, puis sélectionnez Ajouter.
Paramètre Description Type d'étape
Personnalisé JAR Nom
Nom permettant d'identifier la nouvelle étape. Par exemple, <example-flink-step-name>
.Emplacement JAR
command-runner.jar
Arguments
La commande
flink-yarn-session
avec les arguments appropriés pour votre application. Par exemple,flink-yarn-session -d
démarre une session Flink au sein de votre YARN cluster dans un état détaché (-d
). Voir la YARNconfigurationdans la dernière documentation de Flink pour plus de détails sur les arguments.
Pour soumettre une tâche Flink sur un cluster existant à l'aide du AWS CLI
-
Utilisez la commande
add-steps
pour ajouter une tâche Flink à un cluster de longue durée. L'exemple de commande suivant indiqueArgs="flink-yarn-session", "-d"
de démarrer une session Flink au sein de votre YARN cluster dans un état détaché (-d
). Voir la YARNconfigurationdans la dernière documentation de Flink pour plus de détails sur les arguments. aws emr add-steps --cluster-id
<j-XXXXXXXX>
--steps Type=CUSTOM_JAR,Name=<example-flink-step-name>
,Jar=command-runner.jar,Args="flink-yarn-session","-d"
Soumettre du travail à une application Flink existante sur un cluster de longue durée
Si vous possédez déjà une application Flink sur un cluster de longue durée, vous pouvez spécifier l'ID de l'application Flink du cluster afin d'y soumettre du travail. Pour obtenir l'ID de l'application, exécutez yarn application -list
le AWS CLI ou via l'YarnClient
$ yarn application -list
16/09/07 19:32:13 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at ip-10-181-83-19.ec2.internal/10.181.83.19:8032
Total number of applications (application-types: [] and states: [SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING]):1
Application-Id Application-Name Application-Type User Queue State Final-State Progress Tracking-URL
application_1473169569237_0002 Flink session with 14 TaskManagers (detached) Apache Flink hadoop default RUNNING UNDEFINED 100% http://ip-10-136-154-194.ec2.internal:33089
L'identifiant de candidature pour cette session Flink estapplication_1473169569237_0002
, que vous pouvez utiliser pour soumettre du travail à l'application depuis le AWS CLI ou unSDK.
Exemple SDKpour Java
List<StepConfig> stepConfigs = new ArrayList<StepConfig>(); HadoopJarStepConfig flinkWordCountConf = new HadoopJarStepConfig() .withJar("command-runner.jar") .withArgs("flink", "run", "-m", "yarn-cluster", "-yid", "application_1473169569237_0002", "-yn", "2", "/usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar", "--input", "s3://amzn-s3-demo-bucket/pg11.txt", "--output", "s3://amzn-s3-demo-bucket/alice2/"); StepConfig flinkRunWordCount = new StepConfig() .withName("Flink add a wordcount step") .withActionOnFailure("CONTINUE") .withHadoopJarStep(flinkWordCountConf); stepConfigs.add(flinkRunWordCount); AddJobFlowStepsResult res = emr.addJobFlowSteps(new AddJobFlowStepsRequest() .withJobFlowId("
myClusterId
") .withSteps(stepConfigs));
Exemple AWS CLI
aws emr add-steps --cluster-id
<j-XXXXXXXX>
\ --steps Type=CUSTOM_JAR,Name=Flink_Submit_To_Long_Running,Jar=command-runner.jar,\ Args="flink","run","-m","yarn-cluster","-yid","application_1473169569237_0002",\ "/usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar",\ "--input","s3://amzn-s3-demo-bucket/pg11.txt","--output","s3://amzn-s3-demo-bucket/alice2/" \ --region<region-code>
Soumission d'une tâche Flink transitoire
Les exemples suivants lancent un cluster transitoire qui exécute une tâche Flink, puis la résilie à son terme.
Exemple SDKpour Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.amazonaws.AmazonClientException;
import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider;
import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduce;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.AmazonElasticMapReduceClientBuilder;
import com.amazonaws.services.elasticmapreduce.model.*;
public class Main_test {
public static void main(String[] args) {
AWSCredentials credentials_profile = null;
try {
credentials_profile = new ProfileCredentialsProvider("default").getCredentials();
} catch (Exception e) {
throw new AmazonClientException(
"Cannot load credentials from .aws/credentials file. " +
"Make sure that the credentials file exists and the profile name is specified within it.",
e);
}
AmazonElasticMapReduce emr = AmazonElasticMapReduceClientBuilder.standard()
.withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(credentials_profile))
.withRegion(Regions.US_WEST_1)
.build();
List<StepConfig> stepConfigs = new ArrayList<StepConfig>();
HadoopJarStepConfig flinkWordCountConf = new HadoopJarStepConfig()
.withJar("command-runner.jar")
.withArgs("bash", "-c", "flink", "run", "-m", "yarn-cluster", "-yn", "2",
"/usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar", "--input", "s3://path/to/input-file.txt", "--output",
"s3://path/to/output/");
StepConfig flinkRunWordCountStep = new StepConfig()
.withName("Flink add a wordcount step and terminate")
.withActionOnFailure("CONTINUE")
.withHadoopJarStep(flinkWordCountConf);
stepConfigs.add(flinkRunWordCountStep);
Application flink = new Application().withName("Flink");
RunJobFlowRequest request = new RunJobFlowRequest()
.withName("flink-transient")
.withReleaseLabel("emr-5.20.0")
.withApplications(flink)
.withServiceRole("EMR_DefaultRole")
.withJobFlowRole("EMR_EC2_DefaultRole")
.withLogUri("s3://path/to/my/logfiles")
.withInstances(new JobFlowInstancesConfig()
.withEc2KeyName("myEc2Key")
.withEc2SubnetId("subnet-12ab3c45")
.withInstanceCount(3)
.withKeepJobFlowAliveWhenNoSteps(false)
.withMasterInstanceType("m4.large")
.withSlaveInstanceType("m4.large"))
.withSteps(stepConfigs);
RunJobFlowResult result = emr.runJobFlow(request);
System.out.println("The cluster ID is " + result.toString());
}
}
Exemple AWS CLI
Utilisez la sous-commande create-cluster
pour créer un cluster transitoire qui se termine quand la tâche Flink est terminée :
aws emr create-cluster --release-label emr-5.2.1 \ --name "Flink_Transient" \ --applications Name=Flink \ --configurations file://./configurations.json \ --region us-east-1 \ --log-uri s3://myLogUri \ --auto-terminate --instance-type m5.xlarge \ --instance-count 2 \ --service-role EMR_DefaultRole_V2 \ --ec2-attributes KeyName=
<YourKeyName>
,InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole \ --steps Type=CUSTOM_JAR,Jar=command-runner.jar,Name=Flink_Long_Running_Session,\ Args="bash","-c","\"flink run -m yarn-cluster /usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar --input s3://amzn-s3-demo-bucket/pg11.txt --output s3://amzn-s3-demo-bucket/alice/""