Python アプリケーション用の Apache Flink の作成と実行

データストリームを作成するには (AWS CLI)

1. 最初のストリーム (ExampleInputStream) を作成するには、次の Amazon Kinesis create-stream AWS CLI コマンドを使用します。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleInputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-east-1 

2. アプリケーションが出力の書き込みに使用する 2 つめのストリームを作成するには、ストリーム名を ExampleOutputStream に変更して同じコマンドを実行します。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleOutputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-east-1 

1. 次のコマンドを使用してリモートリポジトリのクローンを作成します。

   git clone https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples.git

2. ./python/GettingStarted ディレクトリに移動します。

コマンドラインからアプリケーションを実行する方法

1. Python Flink ライブラリをインストールした Conda や VirtualEnv などのスタンドアロン Python 環境が、現在アクティブであることを確認してください。

2. mvn package を少なくとも 1 回実行したことを確認してください。

3. IS_LOCAL = true 環境変数を設定します:

   $ export IS_LOCAL=true

4. アプリケーションを通常の Python スクリプトとして実行します。

   $python main.py

IDE 内からアプリケーションを実行する方法

1. 次の設定で main.py スクリプトを実行するように IDE を設定します。

   1. PyFlink ライブラリをインストールした Conda や VirtualEnv などのスタンドアロン Python 環境を使用します。

   2. AWS 認証情報を使用して、入出力 Kinesis データストリームにアクセスします。

   3. IS_LOCAL = true を設定します。

2. 実行設定を設定する正確なプロセスは、IDE によって異なります。

3. IDE を設定したら、アプリケーションの実行中に Python スクリプトを実行し、IDE が提供するツールを使用します。

アプリケーションコードの JAR ファイルをアップロードする方法

1. Amazon S3 コンソール (https://console.aws.amazon.com/s3/) を開きます。

2. アプリケーションコード用に以前作成したバケットを選択します。

3. アップロードを選択します。

4. ファイルの追加を選択します。

5. 前のステップで生成された .zip ファイルに移動します (target/managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zip)。

6. 他の設定を変更せずに [アップロード] を選択します。

1. にサインインし AWS マネジメントコンソール、https://console.aws.amazon.com/flink で Amazon MSF コンソールを開きます。

2. 正しいリージョンが選択されていることを確認してください: 米国東部 (バージニア北部)us-east-1。

3. 右側のメニューを開いて [Apache Flink アプリケーション] を選択したら、[ストリーミングアプリケーションの作成] を選択します。または、最初のページの[開始方法] セクションの [ストリーミングアプリケーションの作成] を選択します。

4. [ストリーミングアプリケーションの作成] ページで、次の操作を行います。

   • [ストリーム処理アプリケーションの設定方法の選択] には、[最初から作成] を選択します。

   • [Apache Flink の設定、Application Flink バージョン] には、[Apache Flink 1.19] を選択します。

   • [アプリケーション設定] の場合

     • [アプリケーション名] には MyApplication と入力します。

     • [Description (説明)] に My Python test app と入力します。

     • [アプリケーションリソースへのアクセス] で、[必要なポリシーを使用して IAM ロール kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 を作成/更新] を選択します。

   • [アプリケーション設定のテンプレート] の場合

     • [テンプレート] には、[開発] を選択します。

   • [ストリーミングアプリケーションの作成] を選択します。

IAM ポリシーを編集して S3 バケット権限を追加するには

1. IAM コンソール (https://console.aws.amazon.com/iam/) を開きます。

2. [ポリシー] を選択します。前のセクションでコンソールによって作成された kinesis-analytics-service-MyApplication-us-east-1 ポリシーを選択します。

3. [編集] を選択して、[JSON] タブを選択します。

4. 次のポリシー例で強調表示されているセクションをポリシーに追加します。サンプルのアカウント ID (012345678901) を自分のアカウント ID に置き換えます。

   JSON

   {
       "Version":"2012-10-17",		 	 	 
       "Statement": [
           {
               "Sid": "ReadCode",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectVersion"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::my-bucket/kinesis-analytics-placeholder-s3-object"
               ]
           },
           {
               "Sid": "ListCloudwatchLogGroups",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:DescribeLogGroups"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-east-1:012345678901:log-group:*"
               ]
           },
           {
               "Sid": "ListCloudwatchLogStreams",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:DescribeLogStreams"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-east-1:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:*"
               ]
           },
           {
               "Sid": "PutCloudwatchLogs",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:PutLogEvents"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-east-1:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:kinesis-analytics-log-stream"
               ]
           },
           {
               "Sid": "ReadInputStream",
               "Effect": "Allow",
               "Action": "kinesis:*",
               "Resource": "arn:aws:kinesis:us-east-1:012345678901:stream/ExampleInputStream"
           },
           {
               "Sid": "WriteOutputStream",
               "Effect": "Allow",
               "Action": "kinesis:*",
               "Resource": "arn:aws:kinesis:us-east-1:012345678901:stream/ExampleOutputStream"
           }
       ]
   }
   

5. [次へ]、[変更を保存] の順に選択します。

アプリケーションを構成するには

1. [MyApplication] ページで、[Congirue] を選択します。

2. [アプリケーションコードの場所] セクションで、次の操作を行います。

   • [Amazon S3 バケット] には、アプリケーションコード用に以前作成したバケットを選択します。[参照] を選択して正しいバケットを選択したら、[選択] を選択します。バケット名を選択しないでください。

   • [Amazon S3 オブジェクトへのパス] で、managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zipと入力します。

3. [アクセス許可] には、[必要なポリシーで IAM ロール kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 を作成/更新] を選択します。

4. [ランタイムプロパティ] に移動し、他のすべての設定はデフォルト値のままにします。

5. [新しい項目の追加] を選択して、次のパラメータをすべて追加します。

   グループ ID	キー	値
   InputStream0	stream.name	ExampleInputStream
   InputStream0	flink.stream.initpos	LATEST
   InputStream0	aws.region	us-east-1
   OutputStream0	stream.name	ExampleOutputStream
   OutputStream0	aws.region	us-east-1
   kinesis.analytics.flink.run.options	python	main.py
   kinesis.analytics.flink.run.options	jarfile	lib/pyflink-dependencies.jar

6. 他のセクションは変更せず、[変更を保存] を選択します。

アプリケーションを実行するには

1. Amazon Managed Service for Apache Flink のコンソールで、[自分のアプリケーション] を選択して [実行] を選択します。

2. 次のページのアプリケーション復元設定ページで、[最新のスナップショットで実行] を選択したら、[実行] を選択します。

   [アプリケーション詳細] の [ステータス] は「Ready」から「Starting」に移行し、アプリケーションが起動されると「Running」に移行します。

ダッシュボードを開くには

1. [Open Apache Flink ダッシュボード] を選択します。ダッシュボードは新しいページで開かれます。

2. [実行中のジョブ] リストで、表示されている 1 つのジョブを選択します。

   注記

   ランタイムプロパティを設定したり、IAM ポリシーを誤って編集したりすると、アプリケーションのステータスが「Running」になることがありますが、Flink ダッシュボードではジョブが継続的に再起動されていることが表示されます。これは、アプリケーションの設定が間違っているか、外部リソースへのアクセス許可がない場合の一般的な障害シナリオです。

   これが発生した場合、Flink ダッシュボードの [例外] タブを見て、問題の原因を確認してください。

メトリクスを表示する方法

1. [更新] ボタンの横にあるドロップダウンリストから [10 秒] を選択します。

2. アプリケーションが実行中で正常なとき、[アップタイム] メトリクスが継続的に増加していることを確認できます。

3. [完全再起動] メトリクスはゼロである必要があります。増加している場合、設定に問題がある可能性があります。問題を調査するには、Flink ダッシュボードの [例外] タブを確認してください。

4. 正常なアプリケーションでは、[失敗したチェックポイント数] メトリクスは 0 です。

   注記

   このダッシュボードには、5 分の粒度で一定の一連のメトリクスが表示されます。CloudWatch ダッシュボードで任意のメトリクスを使用してカスタムアプリケーションのダッシュボードを作成できます。

出力の表示方法

1. Kinesis コンソール (https://console.aws.amazon.com/kinesis) を開きます。

2. リージョンが、このチュートリアルの実行に使用しているリージョンと同じであることを確認してください。デフォルトでは、us-east-1 米国東部 (バージニア北部) です。必要に応じてリージョンを変更します。

3. [データストリーム] を選択します。

4. 観察するストリームを選択します。このチュートリアルでは、ExampleOutputStream を使用します。

5. [データビューワー] タブを選択します。

6. 任意の [シャード] を選択し、[最新] を [開始位置] のままにして [レコードの取得] を選択します。「このリクエストのレコードが見つかりません」というエラーが表示される場合があります。この場合、[レコードの取得を再試行] を選択します。ストリームディスプレイに発行された最新レコード。

7. データ列の値を選択して、レコードの内容を JSON 形式で確認します。

アプリケーションを停止するには

1. [アクション] ドロップダウンリストで、[停止] を選択します。

2. [アプリケーション詳細] の [ステータス] は「Running」から「Stopping」に移行し、アプリケーションが完全に停止すると「Ready」に移行します。

   注記

   Python スクリプトまたは Kinesis Data Generator から入力ストリームへのデータ送信も必ず停止してください。