Apache Flink での Apache Hudi の使用 - Amazon EMR

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Apache Flink での Apache Hudi の使用

Apache Hudi は、挿入、更新、アップサート、削除などのレコードレベルのオペレーションを備えたオープンソースのデータ管理フレームワークであり、データ管理とデータパイプライン開発を簡素化するために使用できます。Amazon S3 の効率的なデータ管理と組み合わせて Hudi を使用すると、リアルタイムでデータを取り込んで更新できます。Hudi は、データセットで実行したすべてのオペレーションのメタデータを保持するため、すべてのアクションはアトミックで一貫性があります。

Apache Hudi は、Amazon EMRリリース 7.2.0 以降の EKS Apache Flink を備えた EMRの Amazon で利用できます。Apache Hudi ジョブを開始して送信する方法については、次の手順を参照してください。

Apache Hudi ジョブを送信する方法については、次の手順を参照してください。

  1. という名前 AWS の Glue データベースを作成しますdefault

    aws glue create-database --database-input "{\"Name\":\"default\"}"
  2. Flink Kubernetes Operator SQLの例に従ってflink-sql-runner.jar、 ファイルを構築します。

  3. 次のような Hudi SQLスクリプトを作成します。

    CREATE CATALOG hudi_glue_catalog WITH ( 'type' = 'hudi', 'mode' = 'hms', 'table.external' = 'true', 'default-database' = 'default', 'hive.conf.dir' = '/glue/confs/hive/conf/', 'catalog.path' = 's3://<hudi-example-bucket>/FLINK_HUDI/warehouse/' ); USE CATALOG hudi_glue_catalog; CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hudi_db; use hudi_db; CREATE TABLE IF NOT EXISTS hudi-flink-example-table( uuid VARCHAR(20), name VARCHAR(10), age INT, ts TIMESTAMP(3), `partition` VARCHAR(20) ) PARTITIONED BY (`partition`) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'path' = 's3://<hudi-example-bucket>/hudi-flink-example-table', 'hive_sync.enable' = 'true', 'hive_sync.mode' = 'glue', 'hive_sync.table' = 'hudi-flink-example-table', 'hive_sync.db' = 'hudi_db', 'compaction.delta_commits' = '1', 'hive_sync.partition_fields' = 'partition', 'hive_sync.partition_extractor_class' = 'org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor', 'table.type' = 'COPY_ON_WRITE' ); EXECUTE STATEMENT SET BEGIN INSERT INTO hudi-flink-example-table VALUES ('id1','Alex',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'), ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'), ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'), ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'), ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'), ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'), ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'), ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4'); END;
  4. Hudi SQLスクリプトとflink-sql-runner.jarファイルを S3 の場所にアップロードします。

  5. FlinkDeployments YAML ファイルで、 hudi.enabledを に設定しますtrue

    spec: flinkConfiguration: hudi.enabled: "true"
  6. 設定を実行する YAML ファイルを作成します。この例では、ファイル名は hudi-write.yaml です。

    apiVersion: flink.apache.org/v1beta1 kind: FlinkDeployment metadata: name: hudi-write-example spec: flinkVersion: v1_18 flinkConfiguration: taskmanager.numberOfTaskSlots: "2" hudi.enabled: "true" executionRoleArn: "<JobExecutionRole>" emrReleaseLabel: "emr-7.5.0-flink-latest" jobManager: highAvailabilityEnabled: false replicas: 1 resource: memory: "2048m" cpu: 1 taskManager: resource: memory: "2048m" cpu: 1 job: jarURI: local:///opt/flink/usrlib/flink-sql-runner.jar args: ["/opt/flink/scripts/hudi-write.sql"] parallelism: 1 upgradeMode: stateless podTemplate: spec: initContainers: - name: flink-sql-script-download args: - s3 - cp - s3://<s3_location>/hudi-write.sql - /flink-scripts image: amazon/aws-cli:latest imagePullPolicy: Always resources: {} terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File volumeMounts: - mountPath: /flink-scripts name: flink-scripts - name: flink-sql-runner-download args: - s3 - cp - s3://<s3_location>/flink-sql-runner.jar - /flink-artifacts image: amazon/aws-cli:latest imagePullPolicy: Always resources: {} terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File volumeMounts: - mountPath: /flink-artifacts name: flink-artifact containers: - name: flink-main-container volumeMounts: - mountPath: /opt/flink/scripts name: flink-scripts - mountPath: /opt/flink/usrlib name: flink-artifact volumes: - emptyDir: {} name: flink-scripts - emptyDir: {} name: flink-artifact
  7. Flink Hudi ジョブを Flink Kubernetes オペレータに送信します。

    kubectl apply -f hudi-write.yaml