翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
Amazon での Flink の設定 EMR
Hive Metastore と Glue Catalog を使用して Flink を設定する
Amazon EMR リリース 6.9.0 以降では、Apache Flink コネクタを使用して Hive Metastore と AWS Glue Catalog の両方がサポートされています。このセクションでは、AWS Glue Catalog と Hive Metastore を Flink で使用するために必要な手順について概説します。
Hive Metastore を使用する
-
リリース 6.9.0 以降で、Hive と Flink の 2 つ以上のアプリケーションを持つEMRクラスターを作成します。
-
スクリプトランナーを使用して、次のスクリプトをステップ関数として実行します。
hive-metastore-setup.sh
sudo cp /usr/lib/hive/lib/antlr-runtime-3.5.2.jar /usr/lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/hive/lib/hive-exec-3.1.3*.jar /lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/hive/lib/libfb303-0.9.3.jar /lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/flink/opt/flink-connector-hive_2.12-1.15.2.jar /lib/flink/lib sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/antlr-runtime-3.5.2.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/hive-exec-3.1.3*.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/libfb303-0.9.3.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/flink-connector-hive_2.12-1.15.2.jar
AWS Glue データカタログを使用する
-
リリース 6.9.0 以降で、Hive と Flink の 2 つ以上のアプリケーションを持つEMRクラスターを作成します。
-
AWS Glue Data Catalog の設定にある [Hive テーブルメタデータに使用] を選択して、クラスターでデータカタログを有効にします。
-
スクリプトランナーを使用して、次のスクリプトをステップ関数として実行します。Amazon EMRクラスター でコマンドとスクリプトを実行します。
glue-catalog-setup.sh
sudo cp /usr/lib/hive/auxlib/aws-glue-datacatalog-hive3-client.jar /usr/lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/hive/lib/antlr-runtime-3.5.2.jar /usr/lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/hive/lib/hive-exec-3.1.3*.jar /lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/hive/lib/libfb303-0.9.3.jar /lib/flink/lib sudo cp /usr/lib/flink/opt/flink-connector-hive_2.12-1.15.2.jar /lib/flink/lib sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/aws-glue-datacatalog-hive3-client.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/antlr-runtime-3.5.2.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/hive-exec-3.1.3*.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/libfb303-0.9.3.jar sudo chmod 755 /usr/lib/flink/lib/flink-connector-hive_2.12-1.15.2.jar
設定ファイルを使用して Flink を構成する
Amazon EMR設定を使用してAPI、設定ファイルを使用して Flink を設定できます。内で設定可能なファイルAPIは次のとおりです。
-
flink-conf.yaml
-
log4j.properties
-
flink-log4j-session
-
log4j-cli.properties
flink-conf.yaml
は、Flink の主要な設定ファイルです。
Flink に使用するタスクスロットの数を AWS CLIから設定するには
-
次のコンテンツを含む
configurations.json
ファイルを作成します。[ { "Classification": "flink-conf", "Properties": { "taskmanager.numberOfTaskSlots":"2" } } ]
-
次に、次の設定でクラスターを作成します。
aws emr create-cluster --release-label
emr-7.3.0
\ --applications Name=Flink \ --configurations file://./configurations.json \ --regionus-east-1
\ --log-uri s3://myLogUri
\ --instance-type m5.xlarge \ --instance-count2
\ --service-role EMR_DefaultRole_V2 \ --ec2-attributes KeyName=YourKeyName
,InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole
注記
Flink を使用して一部の設定を変更することもできますAPI。詳細については、Flink のドキュメントで「Concepts (概念)
Amazon EMRバージョン 5.21.0 以降では、クラスター設定を上書きし、実行中のクラスター内のインスタンスグループごとに追加の設定分類を指定できます。これは、Amazon EMRコンソール、 AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または を使用して行います AWS SDK。詳細については、「実行中のクラスター内のインスタンスグループの設定を指定する」を参照してください。
Parallelism オプション
アプリケーションの所有者であれば、Flink 内のタスクにどのリソースを割り当てるべきかを熟知しているでしょう。このドキュメントの例では、アプリケーションに使用するスレーブインスタンスと同じ数のタスクを使用します。初期レベルの並列処理では、多くの場合、そうすることをお勧めしますが、タスクスロットを使用して並列処理の粒度を高めることも可能です。ただし、一般的には、並列処理がインスタンスあたりの仮想コア
複数のプライマリノードを持つEMRクラスターでの Flink の設定
Flink JobManager の は、複数のプライマリノードを持つ Amazon EMRクラスターのプライマリノードフェイルオーバープロセス中に引き続き使用できます。Amazon EMR 5.28.0 以降、 JobManager 高可用性も自動的に有効になります。手動設定は必要ありません。
Amazon EMRバージョン 5.27.0 以前では、 JobManager は単一障害点です。が JobManager 失敗すると、すべてのジョブ状態が失われ、実行中のジョブは再開されません。次の例に示すように、アプリケーションの試行数、チェックポイント、Flink の状態ストレージ ZooKeeper として を有効にすることで、 JobManager 高可用性を有効にすることができます。
[ { "Classification": "yarn-site", "Properties": { "yarn.resourcemanager.am.max-attempts": "10" } }, { "Classification": "flink-conf", "Properties": { "yarn.application-attempts": "10", "high-availability": "zookeeper", "high-availability.zookeeper.quorum": "%{hiera('hadoop::zk')}", "high-availability.storageDir": "hdfs:///user/flink/recovery", "high-availability.zookeeper.path.root": "/flink" } } ]
Flink の最大アプリケーションマスター試行YARN回数とアプリケーション試行回数の両方を設定する必要があります。詳細については、YARN「クラスターの高可用性の設定
メモリプロセスサイズの設定
Flink 1.11.x を使用する Amazon EMRバージョンでは、 で (jobmanager.memory.process.size
) と TaskManager (taskmanager.memory.process.size
) の両方 JobManagerの合計メモリプロセスサイズを設定する必要がありますflink-conf.yaml
。これらの値は、 設定でクラスターを設定するか、 API を使用してこれらのフィールドのコメントを手動で解除することで設定できますSSH。Flink には、次のデフォルト値が設定されています。
-
jobmanager.memory.process.size
: 1600m -
taskmanager.memory.process.size
: 1728m
JVM メタスペースとオーバーヘッドを除外するには、 の代わりに合計 Flink メモリサイズ (taskmanager.memory.flink.size
) を使用しますtaskmanager.memory.process.size
。taskmanager.memory.process.size
のデフォルト値は 1280m です。taskmanager.memory.process.size
と taskmanager.memory.process.size
の両方を設定することはお勧めしません。
Flink 1.12.0 以降を使用するすべての Amazon EMRバージョンでは、Flink のオープンソースセットにデフォルト値が Amazon のデフォルト値としてリストされているためEMR、自分で設定する必要はありません。
ログ出力ファイルサイズの設定
Flink アプリケーションコンテナは、.out
ファイル、.log
ファイル、.err
ファイルの 3 種類のログファイルを作成して書き込みます。.err
ファイルのみが圧縮されてファイルシステムから削除され、.log
および .out
ログファイルはファイルシステムに残ります。これらの出力ファイルを管理しやすく、クラスターを安定させるために、log4j.properties
のログローテーションを設定して、ファイルの最大数を設定し、それらのサイズを制限できます。
Amazon EMRバージョン 5.30.0 以降
Amazon EMR 5.30.0 以降、Flink は設定分類名で log4j2 ログ記録フレームワークを使用します。次の設定例は log4j2 flink-log4j.
形式を示しています。
[ { "Classification": "flink-log4j", "Properties": { "appender.main.name": "MainAppender", "appender.main.type": "RollingFile", "appender.main.append" : "false", "appender.main.fileName" : "${sys:log.file}", "appender.main.filePattern" : "${sys:log.file}.%i", "appender.main.layout.type" : "PatternLayout", "appender.main.layout.pattern" : "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n", "appender.main.policies.type" : "Policies", "appender.main.policies.size.type" : "SizeBasedTriggeringPolicy", "appender.main.policies.size.size" : "100MB", "appender.main.strategy.type" : "DefaultRolloverStrategy", "appender.main.strategy.max" : "10" }, } ]
Amazon EMRバージョン 5.29.0 以前
Amazon EMRバージョン 5.29.0 以前では、Flink は log4j ログ記録フレームワークを使用します。次の設定例は、log4j 形式を示しています。
[ { "Classification": "flink-log4j", "Properties": { "log4j.appender.file": "org.apache.log4j.RollingFileAppender", "log4j.appender.file.append":"true", # keep up to 4 files and each file size is limited to 100MB "log4j.appender.file.MaxFileSize":"100MB", "log4j.appender.file.MaxBackupIndex":4, "log4j.appender.file.layout":"org.apache.log4j.PatternLayout", "log4j.appender.file.layout.ConversionPattern":"%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n" }, } ]
Flink が Java 11 で実行されるよう設定する
Amazon EMRリリース 6.12.0 以降では、Flink の Java 11 ランタイムサポートが提供されます。このセクションでは、Java 11 ランタイム環境で Flink を実行するための設定について説明します。
トピック
Java 11 で実行する Flink をクラスター作成時に設定する
Flink と Java 11 ランタイムを使用してEMRクラスターを作成するには、次のステップを実行します。Java 11 ランタイム環境を使用できるようにする設定ファイルは flink-conf.yaml
です。
稼働しているクラスターの Java 11 で実行されている Flink を設定する
Flink と Java 11 ランタイムで実行中のEMRクラスターを更新するには、次の手順を実行します。Java 11 ランタイム環境を使用できるようにする設定ファイルは flink-conf.yaml
です。
稼働中のクラスターで Flink の Java ランタイムを確認します。
実行中のクラスターの Java ランタイムを確認するには、「 を使用してプライマリノードに接続する」の説明SSHに従って、 を使用してプライマリノードSSHにログインします。次に、以下のコマンドを実行します。
ps -ef | grep flink
ps
コマンドで -ef
オプションを指定すると、システム上で実行中のプロセスをすべて一覧表示できます。その出力を grep
でフィルタリングすると、flink
の文字列が含まれる行を検索できます。Java Runtime Environment (JRE) 値の出力を確認しますjre-XX
。次の出力の jre-11
は、Flink のランタイム環境として Java 11 が選択されることを示しています。
flink 19130 1 0 09:17 ? 00:00:15 /usr/lib/jvm/jre-11/bin/java -Djava.io.tmpdir=/mnt/tmp -Dlog.file=/usr/lib/flink/log/flink-flink-historyserver-0-ip-172-31-32-127.log -Dlog4j.configuration=file:/usr/lib/flink/conf/log4j.properties -Dlog4j.configurationFile=file:/usr/lib/flink/conf/log4j.properties -Dlogback.configurationFile=file:/usr/lib/flink/conf/logback.xml -classpath /usr/lib/flink/lib/flink-cep-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-connector-files-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-csv-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-json-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-scala_2.12-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-table-api-java-uber-1.17.0.jar:/usr/lib/flink/lib/flink-table-api-scala-bridge_2.12-1.17.0.
または、 を使用してプライマリノードにログインSSHし、 コマンド を使用して Flink YARNセッションを開始しますflink-yarn-session -d
。出力は、次の例java-11-amazon-corretto
の Flink の Java 仮想マシン (JVM) を示しています。
2023-05-29 10:38:14,129 INFO org.apache.flink.configuration.GlobalConfiguration [] - Loading configuration property: containerized.master.env.JAVA_HOME, /usr/lib/jvm/java-11-amazon-corretto.x86_64