Creación y ejecución de un servicio gestionado para la aplicación Apache Flink para Python

Cómo crear flujos de datos (AWS CLI)

1. Para crear la primera transmisión (ExampleInputStream), utilice el siguiente comando de Amazon Kinesis create-stream AWS CLI .

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

2. Para crear el segundo flujo que la aplicación utilizará para escribir la salida, ejecute el mismo comando, cambiando el nombre a ExampleOutputStream.

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

1. Clone el repositorio remoto con el siguiente comando:

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

2. Vaya al directorio ./python/GettingStarted.

Para ejecutar la aplicación desde la línea de comandos

1. Asegúrese de que el entorno Python independiente, como Conda o VirtualEnv donde instaló la biblioteca Python Flink, esté activo actualmente.

2. Asegúrese de haber corrido al mvn package menos una vez.

3. Establezca la variable de entorno IS_LOCAL = true:

   $ export IS_LOCAL=true

4. Ejecute la aplicación como un script de Python normal.

   $python main.py

Para ejecutar la aplicación desde el IDE

1. Configure su IDE modo de ejecutar el main.py script con la siguiente configuración:

   1. Utilice el entorno Python independiente, como Conda o VirtualEnv donde instaló la PyFlink biblioteca.

   2. Utilice las AWS credenciales para acceder a las transmisiones de datos de entrada y salida de Kinesis.

   3. Configurar IS_LOCAL = true.

2. El proceso exacto para establecer la configuración de ejecución depende de usted IDE y varía.

3. Cuando haya configurado suIDE, ejecute el script de Python y utilice las herramientas proporcionadas por usted IDE mientras la aplicación está en ejecución.

Para cargar el JAR archivo de códigos de la aplicación

1. Abra la consola Amazon S3 en https://console.aws.amazon.com/s3/.

2. Elija el bucket que creó anteriormente para el código de la aplicación.

3. Seleccione Cargar.

4. Elija Add files.

5. Navegue hasta el archivo.zip generado en el paso anterior:target/managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zip.

6. Elija Cargar sin cambiar ninguna otra configuración.

1. Abra la consola de Managed Service for Apache Flink en https://console.aws.amazon.com /flink

2. Compruebe que se ha seleccionado la región correcta: US East (North Virginia) us-east-1.

3. Abre el menú de la derecha y selecciona Aplicaciones de Apache Flink y, a continuación, Crear aplicación de streaming. Como alternativa, selecciona Crear aplicación de streaming en la sección Cómo empezar de la página inicial.

4. En la página Crear aplicaciones de streaming:

   • En Elija un método para configurar la aplicación de procesamiento de transmisiones, elija Crear desde cero.

   • Para la configuración de Apache Flink, versión Application Flink, elija Apache Flink 1.19.

   • Para la configuración de la aplicación:

     • En Nombre de la aplicación, escriba MyApplication.

     • En Descripción, escriba My Python test app.

     • En Acceso a los recursos de la aplicación, elija Crear o actualizar el IAM rol kinesis-analytics- MyApplication -us-east-1 con las políticas requeridas.

   • Para la configuración de la plantilla de aplicaciones:

     • En el caso de las plantillas, elija Desarrollo.

   • Selecciona Crear aplicación de streaming.

Para editar la IAM política de añadir permisos al bucket de S3

1. Abra la IAM consola en https://console.aws.amazon.com/iam/.

2. Elija Políticas. Elija la política kinesis-analytics-service-MyApplication-us-east-1 que la consola creó en su nombre en la sección anterior.

3. Seleccione Editar y, a continuación, elija la JSONpestaña.

4. Añada la sección subrayada de la siguiente política de ejemplo a la política. Sustituya la cuenta de muestra IDs (012345678901) por tu ID de cuenta.

   {
       "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. Elija Guardar cambios y después Probar.

Cómo configurar la aplicación

1. En la MyApplicationpágina, elija Configurar.

2. En la sección de ubicación del código de la aplicación:

   • Para el bucket de Amazon S3, seleccione el bucket que creó anteriormente para el código de la aplicación. Elija Browse y seleccione el bucket correcto y, a continuación, elija Choose. No selecciones el nombre del depósito.

   • En Ruta al objeto de Amazon S3, introduzca managed-flink-pyflink-getting-started-1.0.0.zip.

3. Para los permisos de acceso, selecciona Crear o actualizar IAM el rol kinesis-analytics-MyApplication-us-east-1 con las políticas requeridas.

4. Vaya a las propiedades de Runtime y mantenga los valores predeterminados para todas las demás configuraciones.

5. Seleccione Añadir nuevo elemento y añada cada uno de los siguientes parámetros:

   ID de grupo	Clave	Valor
   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. No modifique ninguna de las demás secciones y elija Guardar cambios.

Cómo ejecutar la aplicación

1. En la consola de Amazon Managed Service for Apache Flink, seleccione Mi aplicación y, a continuación, Ejecutar.

2. En la página siguiente, la página de configuración de restauración de la aplicación, seleccione Ejecutar con la última instantánea y, a continuación, seleccione Ejecutar.

   El estado de la aplicación detalla las transiciones desde Starting y Ready hasta Running cuando se ha iniciado la aplicación.

Para abrir el panel de

1. Seleccione Abrir el panel de control de Apache Flink. El panel se abre en una página nueva.

2. En la lista de trabajos en ejecución, elige el único trabajo que puedas ver.

   nota

   Si configuras las propiedades de Runtime o editas las IAM políticas de forma incorrecta, el estado de la solicitud podría cambiar aRunning, pero el panel de control de Flink muestra que el trabajo se reinicia continuamente. Este es un escenario de error común si la aplicación está mal configurada o carece de permisos para acceder a los recursos externos.

   Cuando esto suceda, consulte la pestaña Excepciones en el panel de control de Flink para ver la causa del problema.

Para ver las métricas

1. Junto al botón Actualizar, selecciona 10 segundos en la lista desplegable.

2. Cuando la aplicación está en ejecución y en buen estado, puede ver que la métrica de tiempo de actividad aumenta continuamente.

3. La métrica de reinicios completos debe ser cero. Si aumenta, es posible que la configuración tenga problemas. Para investigar el problema, consulta la pestaña Excepciones del panel de control de Flink.

4. La métrica Número de puntos de control fallidos debe ser cero en una aplicación en buen estado.

   nota

   Este panel muestra un conjunto fijo de métricas con una granularidad de 5 minutos. Puede crear un panel de aplicaciones personalizado con cualquier métrica del CloudWatch panel.

Para ver el resultado

1. Abra la consola de Kinesis en https://console.aws.amazon.com /kinesis.

2. Compruebe que la región es la misma que la que está utilizando para ejecutar este tutorial. De forma predeterminada, es US-East-1US East (Virginia del Norte). Cambie la región si es necesario.

3. Elija Flujos de datos.

4. Seleccione la transmisión que desee observar. Para este tutorial, escriba ExampleOutputStream.

5. Seleccione la pestaña Visor de datos.

6. Seleccione cualquier fragmento, mantenga el valor Último como posición inicial y, a continuación, elija Obtener registros. Es posible que aparezca el error «no se ha encontrado ningún registro para esta solicitud». Si es así, selecciona Volver a intentar obtener los registros. Se muestran los registros más recientes publicados en la transmisión.

7. Seleccione el valor en la columna Datos para inspeccionar el contenido del registro en JSON formato.

Cómo detener la aplicación

1. En la lista desplegable Acción, seleccione Detener.

2. El estado en los detalles de la aplicación pasa de Running a yStopping, después, a Ready cuando la aplicación se detiene por completo.

   nota

   No olvide dejar también de enviar datos al flujo de entrada desde el script de Python o el generador de datos de Kinesis.