Managed Service for Apache Flink 애플리케이션 생성 및 실행 - Managed Service for Apache Flink

Amazon Managed Service for Apache Flink(Amazon MSF)는 이전에 Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink로 알려져 있었습니다.

Managed Service for Apache Flink 애플리케이션 생성 및 실행

이 단계에서는 Kinesis 데이터 스트림을 소스 및 싱크로 사용하여 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 만듭니다.

종속 리소스 생성

이 연습을 위해 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 생성하기 전에 다음과 같은 종속 리소스를 생성해야 합니다.

  • 입력 및 출력을 위한 Kinesis 데이터 스트림 2개.

  • 애플리케이션 코드를 저장할 Amazon S3 버킷

    참고

    이 자습서에서는 us-east-1 미국 동부(버지니아 북부) 리전에 애플리케이션을 배포한다고 가정합니다. 다른 리전을 사용하는 경우 모든 단계를 해당 리전에 맞게 조정합니다.

2개의 Amazon Kinesis Data Streams 생성

이 연습을 위해 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 생성하기 전에 두 개의 Kinesis 데이터 스트림(ExampleInputStreamExampleOutputStream)을 생성하세요. 이 애플리케이션은 애플리케이션 소스 및 대상 스트림에 대해 이러한 스트림을 사용합니다.

Amazon Kinesis 콘솔 또는 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 이러한 스트림을 만들 수 있습니다. 콘솔 지침은 Amazon Kinesis Data Streams 개발자 가이드데이터 스트림 생성 및 업데이트를 참조하세요. AWS CLI를 사용하여 스트림을 생성하려면 다음 명령을 애플리케이션에 사용하는 리전에 맞게 조정하여 사용합니다.

데이터 스트림 (AWS CLI)을 생성하려면
  1. 첫 번째 스트림(ExampleInputStream)을 생성하려면 다음 Amazon Kinesis create-stream AWS CLI 명령을 사용합니다.

    $ aws kinesis create-stream \ --stream-name ExampleInputStream \ --shard-count 1 \ --region us-east-1 \
  2. 애플리케이션에서 출력을 쓰는 데 사용하는 두 번째 스트림을 생성하려면 동일한 명령을 실행하여 스트림 명칭을 ExampleOutputStream으로 변경합니다.

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

애플리케이션 코드를 위한 Amazon S3 버킷 생성

콘솔을 사용하여 Amazon S3 버킷을 생성할 수 있습니다. 콘솔을 사용하여 Amazon S3 버킷을 생성하는 방법을 알아보려면 Amazon S3 사용 설명서버킷 생성을 참조하세요. Amazon S3 버킷 이름은 전역적으로 고유한 명칭을 지정해야 합니다. 예를 들어 로그인 이름을 추가하여 고유하게 만들 수 있습니다.

참고

이 자습서에서 사용하는 리전(us-east-1)에 버킷을 생성해야 합니다.

기타 리소스

애플리케이션을 생성할 때 Managed Service for Apache Flink는 다음과 같은 Amazon CloudWatch 리소스를 자동으로 성합니다(아직 존재하지 않는 경우).

  • /AWS/KinesisAnalytics-java/<my-application>라는 로그 그룹.

  • kinesis-analytics-log-stream라는 로그 스트림.

로컬 개발 환경 설정

개발 및 디버깅을 위해 선택한 IDE에서 Apache Flink 애플리케이션을 로컬 머신에서 직접 실행할 수 있습니다. Apache Flink 종속성은 Apache Maven을 사용하는 일반 Java 종속성과 동일하게 처리됩니다.

참고

로컬 개발 머신에는 Java JDK 11, Maven, Git이 설치되어 있어야 합니다. Eclipse Java Neon 또는 IntelliJ IDEA와 같은 개발 환경을 사용하는 것이 좋습니다. 모든 사전 조건 충족 여부를 확인하려면 연습 완료를 위한 필수 조건 충족 섹션을 참조하세요. 로컬 머신에 Apache Flink 클러스터를 설치할 필요는 없습니다.

AWS 세션 인증

애플리케이션이 Kinesis 데이터 스트림을 사용하여 데이터를 게시합니다. 로컬에서 실행할 때는 Kinesis 데이터 스트림에 쓸 수 있는 권한이 포함된 유효한 AWS 인증 세션이 있어야 합니다. 다음 단계에 따라 세션을 인증합니다.

  1. AWS CLI와 유효한 자격 증명이 구성된 명명된 프로필이 없는 경우 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 설정 섹션을 참조하세요.

  2. AWS CLI가 올바르게 구성되었고 사용자가 Kinesis 데이터 스트림에 기록할 권한이 있는지 확인하기 위해 다음 테스트 레코드를 게시합니다,

    $ aws kinesis put-record --stream-name ExampleOutputStream --data TEST --partition-key TEST
  3. IDE가 AWS와 통합되는 플러그인을 지원하는 경우, 이를 사용하여 IDE에서 실행 중인 애플리케이션에 자격 증명을 전달할 수 있습니다. 자세한 내용은 IntelliJ IDEA용 AWS 툴킷Eclipse용 AWS 툴킷을 참조하세요.

Apache Flink 스트리밍 Java 코드 다운로드 및 검사

이 예에 대한 Java 애플리케이션 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 애플리케이션 코드를 다운로드하려면 다음을 수행하세요.

  1. 다음 명령을 사용하여 원격 리포지토리를 복제합니다.

    git clone https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples.git
  2. amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/java/GettingStarted 디렉터리로 이동합니다.

애플리케이션 구성 요소 검토

애플리케이션은 com.amazonaws.services.msf.BasicStreamingJob 클래스에 모두 구현되어 있습니다. main() 메서드는 스트리밍 데이터를 처리하고 실행하기 위한 데이터 흐름을 정의합니다.

참고

최적화된 개발자 경험을 위해 이 애플리케이션은 Amazon Managed Service for Apache Flink와 IDE의 로컬 개발 환경 모두에서 코드 변경 없이 실행되도록 설계되었습니다.

  • Amazon Managed Service for Apache Flink에서 실행할 때와 IDE에서 실행할 때 모두 동작하도록 런타임 구성을 읽기 위해 애플리케이션은 IDE에서 로컬로 독립형으로 실행되고 있는지를 자동으로 감지합니다. 이 경우 애플리케이션은 다음과 같이 런타임 구성을 다르게 로드합니다.

    1. 애플리케이션이 IDE에서 독립 실행 모드로 실행되고 있음을 감지하면, 프로젝트의 resources 폴더에 포함된 application_properties.json 파일을 생성합니다. 파일 내용은 다음과 같습니다.

    2. 애플리케이션이 Amazon Managed Service for Apache Flink에서 실행될 때는, 기본 동작으로 Amazon Managed Service for Apache Flink 애플리케이션에서 정의하게 될 런타임 속성에서 애플리케이션 구성을 로드합니다. Managed Service for Apache Flink 애플리케이션 생성 및 구성을(를) 참조하세요.

      private static Map<String, Properties> loadApplicationProperties(StreamExecutionEnvironment env) throws IOException { if (env instanceof LocalStreamEnvironment) { LOGGER.info("Loading application properties from '{}'", LOCAL_APPLICATION_PROPERTIES_RESOURCE); return KinesisAnalyticsRuntime.getApplicationProperties( BasicStreamingJob.class.getClassLoader() .getResource(LOCAL_APPLICATION_PROPERTIES_RESOURCE).getPath()); } else { LOGGER.info("Loading application properties from Amazon Managed Service for Apache Flink"); return KinesisAnalyticsRuntime.getApplicationProperties(); } }
  • main() 메서드는 애플리케이션 데이터 흐름을 정의하고 실행합니다.

    • 기본 스트리밍 환경을 초기화합니다. 이 예제에서는 DataSteam API에서 사용할 StreamExecutionEnvironment와 SQL 및 Table API에서 사용할 StreamTableEnvironment를 모두 생성하는 방법을 보여줍니다. 두 환경 객체는 동일한 런타임 환경에 대한 별도의 참조이며, 서로 다른 API를 사용하기 위한 것입니다.

      StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    • 애플리케이션 구성 파라미터를 로드합니다. 이렇게 하면 애플리케이션이 실행되는 위치에 따라 올바른 위치에서 구성 파라미터를 자동으로 로드합니다.

      Map<String, Properties> applicationParameters = loadApplicationProperties(env);
    • 애플리케이션은 입력 스트림에서 데이터를 읽기 위해 Kinesis 소비자 커넥터를 사용하여 소스를 정의합니다. 입력 스트림의 구성은 PropertyGroupId=InputStream0에 정의되어 있습니다. 스트림의 이름과 리전은 각각 stream.nameaws.region이라는 속성에 정의되어 있습니다. 단순화를 위해, 이 소스는 레코드를 문자열로 읽습니다.

      private static FlinkKinesisConsumer<String> createSource(Properties inputProperties) { String inputStreamName = inputProperties.getProperty("stream.name"); return new FlinkKinesisConsumer<>(inputStreamName, new SimpleStringSchema(), inputProperties); } ... public static void main(String[] args) throws Exception { ... SourceFunction<String> source = createSource(applicationParameters.get("InputStream0")); DataStream<String> input = env.addSource(source, "Kinesis Source"); ... }
    • 애플리케이션은 출력 스트림으로 데이터를 전송하기 위해 Kinesis Streams Sink 커넥터를 사용하여 싱크를 정의합니다. 출력 스트림의 이름과 리전은 입력 스트림과 마찬가지로 PropertyGroupId=OutputStream0에 정의되어 있습니다. 싱크는 소스에서 데이터를 가져오는 내부 DataStream에 직접 연결됩니다. 실제 애플리케이션에서는 소스와 싱크 사이에 일부 변환 과정이 존재합니다.

      private static KinesisStreamsSink<String> createSink(Properties outputProperties) { String outputStreamName = outputProperties.getProperty("stream.name"); return KinesisStreamsSink.<String>builder() .setKinesisClientProperties(outputProperties) .setSerializationSchema(new SimpleStringSchema()) .setStreamName(outputStreamName) .setPartitionKeyGenerator(element -> String.valueOf(element.hashCode())) .build(); } ... public static void main(String[] args) throws Exception { ... Sink<String> sink = createSink(applicationParameters.get("OutputStream0")); input.sinkTo(sink); ... }
    • 마지막으로 방금 정의한 데이터 흐름을 실행합니다. 이는 데이터 흐름에 필요한 모든 연산자를 정의한 후 main() 메서드의 마지막 명령이어야 합니다.

      env.execute("Flink streaming Java API skeleton");

pom.xml 파일 사용

pom.xml 파일은 애플리케이션에서 필요한 모든 종속성을 정의하고, Flink에서 필요한 모든 종속성을 포함하는 fat-jar를 빌드하기 위해 Maven Shade 플러그인을 설정합니다.

  • 일부 종속성은 provided 범위를 가집니다. 이러한 종속성은 애플리케이션이 Amazon Managed Service for Apache Flink에서 실행될 때 자동으로 제공됩니다. 이는 애플리케이션을 컴파일하거나 IDE에서 로컬로 실행하는 데 필요합니다. 자세한 내용은 로컬에서 애플리케이션 실행 섹션을 참조하세요. Amazon Managed Service for Apache Flink에서 사용할 런타임과 동일한 Flink 버전을 사용해야 합니다.

    <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency>
  • 이 애플리케이션에서 사용하는 Kinesis 커넥터와 같이 Apache Flink 종속성을 pom에 기본 범위로 추가해야 합니다. 자세한 내용은 Apache Flink 커넥터 사용 섹션을 참조하세요. 애플리케이션에 필요한 Java 종속성도 추가할 수 있습니다.

    <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kinesis</artifactId> <version>${aws.connector.version}</version> </dependency>
  • Maven Java Compiler 플러그인은 코드가 Apache Flink에서 현재 지원하는 JDK 버전인 Java 11로 컴파일되도록 보장합니다.

  • Maven Shade 플러그인은 fat-jar를 패키징하며 이때 런타임에서 제공하는 일부 라이브러리는 제외합니다. 또한 ServicesResourceTransformerManifestResourceTransformer라는 두 가지 트랜스포머를 지정합니다. 후자는 애플리케이션을 시작하기 위해 main 메서드를 포함하는 클래스를 구성합니다. 기본 클래스 이름을 변경하는 경우 이 트랜스포머도 업데이트해야 합니다.

  • <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> ... <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"> <mainClass>com.amazonaws.services.msf.BasicStreamingJob</mainClass> </transformer> ... </plugin>

샘플 레코드를 입력 스트림에 쓰기

이 섹션에서는 애플리케이션이 처리할 수 있도록 스트림에 샘플 레코드를 전송합니다. 샘플 데이터를 생성하는 방법은 Python 스크립트를 사용하거나 Kinesis Data Generator를 사용하는 두 가지 옵션이 있습니다.

Python 스크립트를 사용하여 샘플 데이터 생성

Python 스크립트를 사용하여 스트림으로 샘플 레코드를 전송할 수 있습니다.

참고

이 Python 스크립트를 실행하려면 Python 3.x를 사용해야 하며 AWS SDK for Python (Boto) 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.

Kinesis 입력 스트림으로 테스트 데이터 전송을 시작하려면:

  1. 데이터 생성기 stock.py Python 스크립트를 Data generator GitHub repository에서 다운로드합니다.

  2. stock.py 스크립트를 실행합니다.

    $ python stock.py

자습서의 나머지 단계를 완료하는 동안 스크립트를 계속 실행한 상태로 유지합니다. 이제 Apache Flink 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

Kinesis Data Generator를 사용하여 샘플 데이터 생성

Python 스크립트를 사용하는 대신, 호스팅 버전으로도 제공되는 Kinesis Data Generator를 사용하여 스트림으로 임의의 샘플 데이터를 전송할 수 있습니다. Kinesis Data Generator는 브라우저에서 실행되며, 로컬 머신에 아무것도 설치할 필요가 없습니다.

Kinesis Data Generator를 설정하고 실행하려면:

  1. Kinesis Data Generator 설명서의 지침에 따라 도구에 대한 액세스를 설정합니다. 사용자와 암호를 설정하는 CloudFormation 템플릿을 실행합니다.

  2. CloudFormation 템플릿에서 생성된 URL을 통해 Kinesis Data Generator에 액세스합니다. CloudFormation 템플릿이 완료되면 출력 탭에서 URL을 확인할 수 있습니다.

  3. 데이터 생성기를 구성합니다.

    • 리전: 이 자습서에서 사용 중인 리전(us-east-1)을 선택합니다.

    • 스트림/전송 스트림: 애플리케이션이 사용할 입력 스트림을 선택합니다. 예: ExampleInputStream

    • 초당 레코드 수: 100

    • 레코드 템플릿: 다음 템플릿을 복사하여 붙여 넣습니다.

      { "event_time" : "{{date.now("YYYY-MM-DDTkk:mm:ss.SSSSS")}}, "ticker" : "{{random.arrayElement( ["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"] )}}", "price" : {{random.number(100)}} }
  4. 템플릿 테스트: 템플릿 테스트를 선택하고 생성된 레코드가 다음과 유사한지 확인합니다.

    { "event_time" : "2024-06-12T15:08:32.04800, "ticker" : "INTC", "price" : 7 }
  5. 데이터 생성기 시작: 데이터 전송 선택을 선택합니다.

Kinesis Data Generator가 이제 ExampleInputStream으로 데이터를 전송하고 있습니다.

로컬에서 애플리케이션 실행

IDE에서 Flink 애플리케이션을 로컬로 실행하고 디버깅할 수 있습니다.

참고

계속하기 전에 입력 스트림과 출력 스트림 사용이 가능한지 확인합니다. 2개의 Amazon Kinesis Data Streams 생성을(를) 참조하세요. 또한 두 스트림에 대해 읽기 및 쓰기 권한이 있는지 확인합니다. AWS 세션 인증을(를) 참조하세요.

로컬 개발 환경을 설정하려면 Java 11 JDK, Apache Maven 및 Java 개발용 IDE가 필요합니다. 필수 사전 조건을 충족하는지 확인합니다. 연습 완료를 위한 필수 조건 충족을(를) 참조하세요.

Java 프로젝트를 IDE로 가져오기

IDE에서 애플리케이션 작업을 시작하려면 이를 Java 프로젝트로 가져와야 합니다.

복제한 리포지토리에는 여러 예제가 포함되어 있습니다. 각 예제는 별도의 프로젝트입니다. 이 자습서에서는 ./java/GettingStarted 하위 디렉터리의 내용을 IDE로 가져옵니다.

코드를 Maven을 사용하는 기존 Java 프로젝트로 삽입합니다.

참고

새 Java 프로젝트를 가져오는 정확한 프로세스는 사용 중인 IDE에 따라 다릅니다.

로컬 애플리케이션 구성 확인

로컬에서 실행할 때 애플리케이션은 ./src/main/resources 경로 아래 프로젝트의 리소스 폴더에 있는 application_properties.json 파일의 구성을 사용합니다. Kinesis 스트림 이름이나 리전을 변경하려면 이 파일을 편집할 수 있습니다.

[ { "PropertyGroupId": "InputStream0", "PropertyMap": { "stream.name": "ExampleInputStream", "flink.stream.initpos": "LATEST", "aws.region": "us-east-1" } }, { "PropertyGroupId": "OutputStream0", "PropertyMap": { "stream.name": "ExampleOutputStream", "aws.region": "us-east-1" } } ]

IDE 실행 구성 설정

IDE에서 com.amazonaws.services.msf.BasicStreamingJob 기본 클래스를 실행하여 Flink 애플리케이션을 Java 애플리케이션처럼 직접 실행하고 디버깅할 수 있습니다. 애플리케이션을 실행하기 전에 실행 구성을 설정해야 합니다. 설정은 사용 중인 IDE에 따라 다릅니다. 예를 들어 IntelliJ IDEA 설명서의 구성 요소 실행 및 디버깅을 참조하세요. 특히 다음을 설정해야 합니다.

  1. 클래스 경로에 provided 종속성을 추가합니다. 이는 로컬에서 실행할 때 provided 범위의 종속성이 애플리케이션에 전달되도록 하는 데 필요합니다. 이 설정이 없으면 애플리케이션은 즉시 class not found 오류를 표시합니다.

  2. Kinesis 스트림에 액세스할 수 있도록 AWS 자격 증명을 애플리케이션에 전달합니다. 가장 빠른 방법은 AWS Toolkit for IntelliJ IDEA를 사용하는 것입니다. 실행 구성에서 이 IDE 플러그인을 사용하면 특정 AWS 프로필을 선택할 수 있습니다. AWS 인증은 해당 프로필을 통해 수행됩니다. 따라서 AWS 자격 증명을 직접 전달할 필요가 없습니다.

  3. IDE가 JDK 11을 사용하여 애플리케이션을 실행하는지 확인합니다.

IDE에서 애플리케이션 실행

BasicStreamingJob에 대한 실행 구성을 설정한 후에는 일반 Java 애플리케이션처럼 실행하거나 디버깅할 수 있습니다.

참고

Maven이 생성한 fat-jar는 명령줄에서 java -jar ...로 직접 실행할 수 없습니다. 이 jar에는 애플리케이션을 독립적으로 실행하는 데 필요한 Flink 코어 종속성이 포함되어 있지 않습니다.

애플리케이션이 성공적으로 시작되면 독립 실행형 미니클러스터 및 커넥터 초기화에 대한 일부 정보를 로그로 기록합니다. 그 이후에는 애플리케이션이 시작될 때 Flink가 일반적으로 출력하는 여러 INFO 로그와 일부 WARN 로그가 이어집니다.

13:43:31,405 INFO com.amazonaws.services.msf.BasicStreamingJob [] - Loading application properties from 'flink-application-properties-dev.json' 13:43:31,549 INFO org.apache.flink.streaming.connectors.kinesis.FlinkKinesisConsumer [] - Flink Kinesis Consumer is going to read the following streams: ExampleInputStream, 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.cpu.cores required for local execution is not set, setting it to the maximal possible value. 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.memory.task.heap.size required for local execution is not set, setting it to the maximal possible value. 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.memory.task.off-heap.size required for local execution is not set, setting it to the maximal possible value. 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.memory.network.min required for local execution is not set, setting it to its default value 64 mb. 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.memory.network.max required for local execution is not set, setting it to its default value 64 mb. 13:43:31,676 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutorResourceUtils [] - The configuration option taskmanager.memory.managed.size required for local execution is not set, setting it to its default value 128 mb. 13:43:31,677 INFO org.apache.flink.runtime.minicluster.MiniCluster [] - Starting Flink Mini Cluster ....

초기화가 완료되면 애플리케이션은 더 이상 로그 항목을 출력하지 않습니다. 데이터가 흐르는 동안에는 로그가 출력되지 않습니다.

애플리케이션이 데이터를 올바르게 처리하고 있는지 확인하려면 다음 섹션에 설명된 대로 입력 및 출력 Kinesis 스트림을 검사할 수 있습니다.

참고

데이터 흐름에 대한 로그를 출력하지 않는 것은 Flink 애플리케이션의 정상적인 동작입니다. 레코드마다 로그를 출력하면 디버깅에는 유용할 수 있지만 프로덕션 환경에서 실행할 때는 상당한 오버헤드를 초래할 수 있습니다.

Kinesis 스트림의 입력 및 출력 데이터 관찰

Python(샘플 데이터를 생성하는 Python) 또는 Kinesis Data Generator(링크)을 사용하여 입력 스트림으로 전송된 레코드를 Amazon Kinesis 콘솔의 데이터 뷰어에서 관찰할 수 있습니다.

레코드를 관찰하려면
  1. https://console.aws.amazon.com/kinesis에서 Kinesis 콘솔을 엽니다.

  2. 이 자습서를 실행 중인 리전이 기본값인 us-east-1 미국 동부(버지니아 북부)와 동일한지 확인합니다. 일치하지 않으면 리전을 변경합니다.

  3. 데이터 스트림을 선택합니다.

  4. ExampleInputStream 또는 ExampleOutputStream. 중에서 관찰할 스트림을 선택합니다.

  5. 데이터 뷰어 탭을 선택합니다.

  6. 샤드를 선택하고 시작 위치최신으로 유지한 다음 레코드 가져오기를 선택합니다. ‘이 요청에 대한 레코드를 찾을 수 없음’ 오류가 표시될 수 있습니다. 그렇다면 레코드 가져오기 재시도를 선택합니다. 스트림에 게시된 최신 레코드가 표시됩니다.

  7. 데이터 열의 값을 선택하여 레코드 내용을 JSON 형식으로 확인합니다.

로컬에서 실행 중인 애플리케이션 중지

IDE에서 실행 중인 애플리케이션을 중지합니다. IDE는 일반적으로 ‘중지’ 옵션을 제공합니다. 정확한 위치와 방법은 사용 중인 IDE에 따라 다릅니다.

애플리케이션 코드 컴파일 및 패키징

이 섹션에서는 Apache Maven을 사용하여 Java 코드를 컴파일하고 JAR 파일로 패키징합니다. Maven 명령줄 도구 또는 IDE를 사용하여 코드를 컴파일하고 패키징할 수 있습니다.

Maven 명령줄을 사용하여 컴파일 및 패키징하려면:

Java GettingStarted 프로젝트가 포함된 디렉터리로 이동하여 다음 명령을 실행합니다.

$ mvn package

IDE를 사용하여 컴파일 및 패키징하려면:

IDE Maven 통합 기능을 사용하여 mvn package를 실행합니다.

두 경우 다음 JAR 파일이 생성됩니다. target/amazon-msf-java-stream-app-1.0.jar

참고

IDE에서 ‘프로젝트 빌드’를 실행해도 JAR 파일이 생성되지 않을 수 있습니다.

애플리케이션 코드 JAR 파일 업로드

이 섹션에서는 이전 섹션에서 생성한 JAR 파일을 자습서 시작 부분에서 생성한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 업로드합니다. 이 단계를 아직 완료하지 않았으면 (링크) 섹션을 참조하세요.

애플리케이션 코드 JAR 파일을 업로드하려면
  1. https://console.aws.amazon.com/s3/에서 S3 콘솔을 엽니다.

  2. 애플리케이션 코드를 위해 이전에 생성한 버킷을 선택합니다.

  3. 업로드를 선택합니다.

  4. [Add Files]를 선택합니다.

  5. 이전 단계 target/amazon-msf-java-stream-app-1.0.jar에서 생성한 JAR 파일로 이동합니다.

  6. 다른 설정을 변경하지 않고 업로드를 선택합니다.

주의

<repo-dir>/java/GettingStarted/target/amazon-msf-java-stream-app-1.0.jar에서 반드시 올바른 JAR 파일을 선택해야 합니다.

target 디렉터리에는 업로드할 필요가 없는 다른 JAR 파일도 포함되어 있습니다.

Managed Service for Apache Flink 애플리케이션 생성 및 구성

콘솔이나 AWS CLI를 사용하여 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 생성하고 실행할 수 있습니다. 이 자습서에서는 콘솔을 사용합니다.

참고

콘솔을 사용하여 애플리케이션을 생성하면 AWS Identity and Access Management(IAM) 및 Amazon CloudWatch Logs 리소스가 자동으로 생성됩니다. AWS CLI를 사용하여 애플리케이션을 생성할 때는 이러한 리소스를 별도로 만듭니다.

애플리케이션 생성

애플리케이션을 생성하려면
  1. AWS Management 콘솔에 로그인한 후 https://console.aws.amazon.com/flink에서 Amazon MSF 콘솔을 엽니다.

  2. us-east-1 미국 동부(버지니아 북부) 리전이 올바르게 선택되었는지 확인합니다.

  3. 오른쪽의 메뉴를 열고 Apache Flink 애플리케이션을 선택한 다음 스트리밍 애플리케이션 생성을 선택합니다. 또는 초기 페이지의 시작하기 컨테이너에서 스트리밍 애플리케이션 생성을 선택합니다.

  4. 스트리밍 애플리케이션 생성 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 스트림 처리 애플리케이션을 설정하는 방법 선택: 처음부터 생성을 선택합니다.

    • Apache Flink 구성, 애플리케이션 Flink 버전: Apache Flink 1.20을 선택합니다.

  5. 애플리케이션 구성

    • 애플리케이션 이름: MyApplication을 입력합니다.

    • 설명: My java test app을 입력합니다.

    • 애플리케이션 리소스 액세스: 필요한 정책과 함께 IAM 역할 kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 생성 및 업데이트를 선택합니다.

  6. 애플리케이션 설정 템플릿 구성

    • 템플릿: 개발을 선택합니다.

  7. 페이지 하단에서 스트리밍 애플리케이션 생성을 선택합니다.

참고

콘솔을 사용하여 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 만들 때 내 애플리케이션에 대한 IAM 역할 및 정책을 둘 수 있는 옵션이 있습니다. 귀하의 애플리케이션은 이 역할 및 정책을 사용하여 종속 리소스에 액세스합니다. 이러한 IAM 리소스의 이름은 애플리케이션 명칭과 리전을 사용하여 다음과 같이 지정됩니다.

  • 정책: kinesis-analytics-service-MyApplication-us-east-1

  • 역할: kinesisanalytics-MyApplication-us-east-1

Amazon Managed Service for Apache Flink는 이전에 Kinesis Data Analytics로 알려졌습니다. 자동으로 생성되는 리소스의 이름은 이전 버전과의 호환성을 위해 kinesis-analytics- 접두사를 사용합니다.

IAM 정책 편집

IAM 정책을 편집하여 Kinesis Data Streams에 액세스할 수 있는 권한을 추가합니다.

정책을 편집하려면:
  1. https://console.aws.amazon.com/iam/에서 IAM 콘솔을 여세요.

  2. 정책을 선택하세요. 이전 섹션에서 콘솔이 생성한 kinesis-analytics-service-MyApplication-us-east-1 정책을 선택합니다.

  3. 편집을 선택한 후 JSON 탭을 선택합니다.

  4. 다음 정책 예제의 강조 표시된 부분을 정책에 추가하세요. 샘플 계정 ID(012345678901)를 내 계정 ID로 바꿉니다.

    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. 페이지 하단에서 다음을 선택한 다음 변경 사항 저장을 선택합니다.

애플리케이션 구성

애플리케이션 구성을 편집하여 애플리케이션 코드 아티팩트를 설정합니다.

구성을 편집하려면
  1. MyApplication 페이지에서 구성을 선택합니다.

  2. 애플리케이션 코드 위치 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • Amazon S3 버킷의 경우 애플리케이션 코드를 위해 이전에 생성한 버킷을 선택합니다. 찾아보기를 선택하고 올바른 버킷을 선택한 다음 선택을 선택합니다. 버킷 이름 자체를 클릭하지는 마세요.

    • Amazon S3 객체 경로에는 amazon-msf-java-stream-app-1.0.jar를 입력합니다.

  3. 액세스 권한에서 IAM 역할 kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 생성 및 업데이트를 선택합니다.

  4. 런타임 속성 섹션에서 다음 속성을 추가합니다.

  5. 새 항목 추가를 선택하고 다음 각 파라미터를 추가합니다.

    그룹 ID
    InputStream0 stream.name ExampleInputStream
    InputStream0 aws.region us-east-1
    OutputStream0 stream.name ExampleOutputStream
    OutputStream0 aws.region us-east-1
  6. 다른 어떤 섹션도 수정하지 않습니다.

  7. 변경 사항 저장을 선택합니다.

참고

Amazon CloudWatch 로깅을 활성화하도록 선택하면 Managed Service for Apache Flink에서 로그 그룹 및 로그 스트림을 생성합니다. 이러한 리소스의 이름은 다음과 같습니다.

  • 로그 그룹: /aws/kinesis-analytics/MyApplication

  • 로그 스트림: kinesis-analytics-log-stream

애플리케이션을 실행합니다

이제 애플리케이션이 구성이 완료되었으며 실행할 준비가 되었습니다.

애플리케이션을 실행하려면
  1. Amazon Managed Service for Apache Flink 콘솔에서 내 애플리케이션을 선택하고 실행을 선택합니다.

  2. 다음 페이지의 애플리케이션 복원 구성 페이지에서 최신 스냅샷으로 실행을 선택한 다음 실행을 선택합니다.

    애플리케이션 세부 정보상태는 애플리케이션이 시작되면 Ready에서 Starting으로 그리고 Running으로 전환됩니다.

애플리케이션이 Running 상태일 때 Flink 대시보드를 열 수 있습니다.

대시보드 열기
  1. Apache Flink 대시보드 열기를 선택합니다. 대시보드가 새 페이지에서 열립니다.

  2. 실행 중 작업 목록에서 보이는 단일 작업을 선택합니다.

    참고

    런타임 속성을 잘못 설정하거나 IAM 정책을 잘못 편집한 경우 애플리케이션 상태는 Running으로 변경될 수 있지만, Flink 대시보드에는 작업이 계속 재시작되는 것으로 표시됩니다. 이는 애플리케이션이 잘못 구성되었거나 외부 리소스에 액세스할 권한이 부족할 때 흔히 발생하는 장애 시나리오입니다.

    이러한 상황이 발생하면 Flink 대시보드의 예외 탭을 확인하여 문제의 원인을 확인합니다.

실행 중인 애플리케이션의 지표 관찰

MyApplication 페이지의 Amazon CloudWatch 지표 섹션을 보면 실행 중인 애플리케이션의 일부 기본 지표를 확인할 수 있습니다.

지표를 보려면
  1. 새로 고침 버튼 옆의 드롭다운 목록에서 10 seconds를 선택합니다.

  2. 애플리케이션이 실행 중이고 정상이면 가동 시간 지표가 계속 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.

  3. fullrestarts 지표는 0이어야 합니다. 값이 증가하고 있다면 구성에 문제가 있을 수 있습니다. 문제를 조사하려면 Flink 대시보드의 예외 탭을 검토합니다.

  4. 실패한 체크포인트 수 지표는 정상 애플리케이션에서는 0이어야 합니다.

    참고

    이 대시보드는 고정된 지표 세트를 5분 단위로 표시합니다. CloudWatch 대시보드에서 어떤 지표든 사용하여 사용자 지정 애플리케이션 대시보드를 생성할 수 있습니다.

Kinesis 스트림의 출력 데이터 관찰

Python 스크립트 또는 Kinesis Data Generator를 사용하여 입력 스트림에 데이터를 계속 게시하고 있는지 확인합니다.

이제 앞서 수행한 것처럼 https://console.aws.amazon.com/kinesis/의 데이터 뷰어를 사용하여 Managed Service for Apache Flink에서 실행 중인 애플리케이션의 출력을 관찰할 수 있습니다.

출력을 보려면
  1. https://console.aws.amazon.com/kinesis에서 Kinesis 콘솔을 엽니다.

  2. 이 자습서를 실행하는 데 사용하는 리전과 동일한 리전이 선택되어 있는지 확인합니다. 기본값은 us-east-1 미국 동부(버지니아 북부)입니다. 필요시 리전을 변경합니다.

  3. 데이터 스트림을 선택합니다.

  4. 관찰하려는 스트림을 선택합니다. 본 자습서에서는 ExampleOutputStream를 사용합니다.

  5. 데이터 뷰어 탭을 선택합니다.

  6. 샤드를 선택하고 시작 위치최신으로 유지한 다음 레코드 가져오기를 선택합니다. ‘이 요청에 대한 레코드를 찾을 수 없음’ 오류가 표시될 수 있습니다. 그렇다면 레코드 가져오기 재시도를 선택합니다. 스트림에 게시된 최신 레코드가 표시됩니다.

  7. 데이터 열의 값을 선택하여 레코드 내용을 JSON 형식으로 확인합니다.

애플리케이션 중지

애플리케이션을 중지하려면 MyApplication이라는 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션의 콘솔 페이지로 이동합니다.

애플리케이션을 중지하려면
  1. 작업 드롭다운 목록에서 정지를 선택합니다.

  2. 애플리케이션 세부 정보상태는 애플리케이션이 완전히 중지되면 Running에서 Stopping으로 그리고 Ready로 전환됩니다.

    참고

    Python 스크립트 또는 Kinesis Data Generator에서 입력 스트림으로 데이터를 전송하는 것도 잊지 말고 중단합니다.

다음 단계

AWS 리소스 정리