本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 將 Iceberg 叢集與 Flink 搭配使用
<a name="emr-iceberg-use-flink-cluster"></a>

從 Amazon EMR 6.9.0 版開始，您可以將 Iceberg 與 Flink 叢集搭配使用，而無需使用開放原始碼 Iceberg Flink 整合時所需的設定步驟。

## 建立 Iceberg 叢集
<a name="creating-iceberg-cluster"></a>

您可以使用 AWS Management Console、AWS CLI 或 Amazon EMR API 建立已安裝 Iceberg 的叢集。在本教學課程中，您會使用 AWS CLI在 Amazon EMR 叢集上使用 Iceberg。若要使用主控台建立已安裝 Iceberg 的叢集，請遵循[使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 AWS Glue 建置 Apache Iceberg 資料湖](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-an-apache-iceberg-data-lake-using-amazon-athena-amazon-emr-and-aws-glue/)中的步驟進行。

若要在 Amazon EMR 上使用 IcebergAWS CLI，請先使用下列步驟建立叢集。如需使用 指定 Iceberg 分類的資訊AWS CLI，請參閱 [當您建立叢集 AWS CLI 時，使用 提供組態](emr-configure-apps-create-cluster.md#emr-configure-apps-create-cluster-cli)或 [在建立叢集時使用 Java SDK 提供組態](emr-configure-apps-create-cluster.md#emr-configure-apps-create-cluster-sdk)。建立稱為 `configurations.json` 的檔案，其中具有下列內容：

```
[{
"Classification":"iceberg-defaults",
    "Properties":{"iceberg.enabled":"true"}
}]
```

接下來，使用下列組態建立叢集，並將範例 Amazon S3 儲存貯體路徑和子網路 ID 取代為您自己的值：

```
aws emr create-cluster --release-label emr-6.9.0 \
--applications Name=Flink \
--configurations file://iceberg_configurations.json \
--region us-east-1 \
--name My_flink_Iceberg_Cluster \
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/ \
--instance-type m5.xlarge \
--instance-count 2 \
--service-role EMR_DefaultRole \ 
--ec2-attributes InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef
```

或者，您可以建立其中具有 Flink 應用程式的 Amazon EMR 6.9.0 叢集，並將檔案 `/usr/share/aws/iceberg/lib/iceberg-flink-runtime.jar` 作為 Flink 作業中的 JAR 依存項目。

## 使用 Flink SQL 用戶端
<a name="using-flink-sql-client"></a>

SQL 用戶端指令碼位於 `/usr/lib/flink/bin` 下。您可以使用下列命令執行指令碼：

```
flink-yarn-session -d # starting the Flink YARN Session in detached mode
./sql-client.sh
```

這將啟動 Flink SQL Shell。

## Flink 範例
<a name="flink-examples"></a>

### 建立 Iceberg 資料表
<a name="create-iceberg-table"></a>

**Flink SQL**

```
CREATE CATALOG glue_catalog WITH (
   'type'='iceberg',
   'warehouse'='<WAREHOUSE>',
   'catalog-impl'='org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog',
    'io-impl'='org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO'
 );

USE CATALOG  glue_catalog;

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS <DB>;

USE <DB>;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `glue_catalog`.`<DB>`.`sample` (id int, data string);
```

**資料表 API**

```
EnvironmentSettings settings =
                EnvironmentSettings.newInstance().inBatchMode().build();

TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

String warehouse = "<WAREHOUSE>";
String db = "<DB>";

tEnv.executeSql(
                "CREATE CATALOG glue_catalog WITH (\n"
                        + "   'type'='iceberg',\n"
                        + "   'warehouse'='"
                        + warehouse
                        + "',\n"
                        + "   'catalog-impl'='org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog',\n"
                        + "   'io-impl'='org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO'\n"
                        + " );");

tEnv.executeSql("USE CATALOG  glue_catalog;");
tEnv.executeSql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS " + db + ";");
tEnv.executeSql("USE " + db + ";");
tEnv.executeSql(
        "CREATE TABLE `glue_catalog`.`" + db + "`.`sample` (id bigint, data string);");
```

### 寫入 Iceberg 資料表
<a name="write-to-iceberg-table"></a>

**Flink SQL**

```
INSERT INTO `glue_catalog`.`<DB>`.`sample` values (1, 'a'),(2,'b'),(3,'c');
```

**資料表 API**

```
tEnv.executeSql(
        "INSERT INTO `glue_catalog`.`"
                + db
                + "`.`sample` values (1, 'a'),(2,'b'),(3,'c');");
```

**資料串流 API**

```
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

final StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

String db = "<DB Name>";

String warehouse = "<Warehouse Path>";

GenericRowData rowData1 = new GenericRowData(2);
rowData1.setField(0, 1L);
rowData1.setField(1, StringData.fromString("a"));

DataStream<RowData> input = env.fromElements(rowData1);

Map<String, String> props = new HashMap<();
props.put("type", "iceberg");
props.put("warehouse", warehouse);
props.put("io-impl", "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO");

CatalogLoader glueCatlogLoader =
        CatalogLoader.custom(
                "glue",
                props,
                new Configuration(),
                "org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog");

TableLoader tableLoader =
        TableLoader.fromCatalog(glueCatlogLoader, TableIdentifier.of(db, "sample"));

DataStreamSink<Void> dataStreamSink =
        FlinkSink.forRowData(input).tableLoader(tableLoader).append();

env.execute("Datastream Write");
```

### 從 Iceberg 資料表讀取
<a name="read-from-iceberg-table"></a>

**Flink SQL**

```
SELECT * FROM `glue_catalog`.`<DB>`.`sample`;
```

**資料表 API**

```
Table result = tEnv.sqlQuery("select * from `glue_catalog`.`" + db + "`.`sample`;");
```

**資料串流 API**

```
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

final StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

String db = "<DB Name>";

String warehouse = "<Warehouse Path>";

Map<String, String> props = new HashMap<>();
props.put("type", "iceberg");
props.put("warehouse", warehouse);
props.put("io-impl", "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO");

CatalogLoader glueCatlogLoader =
        CatalogLoader.custom(
                "glue",
                props,
                new Configuration(),
                "org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog");
                
TableLoader tableLoader =
        TableLoader.fromCatalog(glueCatlogLoader, TableIdentifier.of(db, "sample"));

DataStream<RowData> batch =
                FlinkSource.forRowData().env(env).tableLoader(tableLoader).streaming(false).build();

batch.print().name("print-sink");
```

## 使用 Hive 型錄
<a name="using-hive-catalog"></a>

請確保如 [將 Flink 與 Hive Metastore 和 Glue Catalog 搭配使用](flink-configure.md#flink-configure-hive) 中所述解析 Flink 和 Hive 依存項目。

## 執行 Flink 作業
<a name="running-flink-job"></a>

向 Flink 提交作業的一種方法是使用每個作業的 Flink YARN 作業階段。這可以使用下列命令來啟動：

```
sudo flink run -m yarn-cluster -p 4 -yjm 1024m -ytm 4096m $JAR_FILE_NAME
```

## 將 Iceberg 與 Flink 搭配使用的考量
<a name="flink-considerations"></a>
+ 使用 AWSGlue 做為 Iceberg 的目錄時，請確定您在其中建立資料表的資料庫存在於 Glue AWS中。如果您使用 等服務，AWS Lake Formation但無法載入目錄，請確定您有權存取該服務來執行 命令。
+ Iceberg Glue 整合不適用於 Redshift 受管儲存目錄。