Managed Service for Apache Flink Python 애플리케이션 생성 및 실행

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 

1. 다음 명령을 사용하여 원격 리포지토리를 복제합니다.

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

2. ./python/GettingStarted 디렉터리로 이동합니다.

명령줄에서 애플리케이션을 실행하려면

1. Python Flink 라이브러리를 설치한 Conda 또는 VirtualEnv와 같은 독립 실행형 Python 환경이 현재 활성화되어 있는지 확인합니다.

2. mvn package를 최소 한 번 이상 실행했는지 확인합니다.

3. IS_LOCAL = true 환경 변수를 설정합니다.

   $ export IS_LOCAL=true

4. 애플리케이션을 일반 Python 스크립트로 실행합니다.

   $python main.py

IDE에서 애플리케이션을 실행하려면

1. IDE에서 main.py 스크립트를 다음 구성으로 실행하도록 설정합니다.

   1. PyFlink 라이브러리를 설치한 Conda 또는 VirtualEnv와 같은 독립 실행형 Python 환경을 사용합니다.

   2. 입력 및 출력 Kinesis 데이터 스트림에 액세스하기 위해 AWS 자격 증명을 사용합니다.

   3. IS_LOCAL = true을 설정합니다.

2. 실행 구성을 설정하는 정확한 프로세스는 사용 중인 IDE에 따라 다릅니다.

3. IDE 설정이 완료되면 Python 스크립트를 실행하고 애플리케이션이 실행되는 동안 IDE에서 제공하는 도구를 사용합니다.

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/managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zip에서 생성한 .zip 파일로 이동합니다.

6. 다른 설정을 변경하지 않고 업로드를 선택합니다.

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

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

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

4. 스트리밍 애플리케이션 생성 페이지에서:

   • 스트림 처리 애플리케이션을 설정하는 방법 선택에서 처음부터 생성을 선택합니다.

   • Apache Flink 구성의 애플리케이션 Flink 버전에서 Apache Flink 1.19를 선택합니다.

   • 애플리케이션 구성의 경우:

     • 애플리케이션 명칭에 MyApplication을 입력합니다.

     • 설명에 My Python test app를 입력합니다.

     • 애플리케이션 리소스에 대한 액세스에서 필요한 정책이 포함된 IAM 역할 kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 생성 및 업데이트를 선택합니다.

   • 애플리케이션 설정 템플릿의 경우:

     • 템플릿에서 개발을 선택합니다.

   • 스트리밍 애플리케이션 생성을 선택합니다.

IAM 정책을 편집하여 S3 버킷 권한을 추가하려면

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. 다음과 변경 사항 저장을 차례로 선택합니다.

애플리케이션을 구성하려면

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 이름을 선택하지 않습니다.

   • Amazon S3 객체 경로에는 managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zip를 입력합니다.

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

4. 런타임 속성으로 이동한 뒤 다른 모든 설정은 기본값으로 유지합니다.

5. 새 항목 추가를 선택하고 다음 각 파라미터를 추가합니다.

   그룹 ID	키	값
   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. 다른 섹션을 어떠한 것도 수정하지 말고 변경 사항 저장을 선택합니다.

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 정보의 상태는 애플리케이션이 시작되면 Ready에서 Starting으로 그리고 Running으로 전환됩니다.

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.

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.

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 위치를 최신으로 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.

애플리케이션을 중지하려면

1. 작업 드롭다운 목록에서 정지를 선택합니다.

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

   참고

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