Amazon Managed Service for Apache Flink は、以前は Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink と呼ばれていました。

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Managed Service for Apache Flink アプリケーションリソースを確認する

このセクションでは、アプリケーションが使用するシステムリソースについて説明します。Apache Flink 用 Managed Serviceがどのようにリソースをプロビジョニングして使用するかを理解しておくと、パフォーマンスが高く安定した Apache Flink アプリケーション用 Managed Serviceの設計、作成、維持に役立ちます。

Managed Service for Apache Flink アプリケーションリソース

Managed Service for Apache Flink は、Apache Flink アプリケーションをホストするための環境を作成する AWS サービスです。Managed Service for Apache Flink サービスは、Kinesis Processing Units (KPUs） と呼ばれるユニットを使用してリソースを提供します。

1 つは、次のシステムリソースKPUを表します。

KPUs は、タスク とサブタスク と呼ばれる個別の実行単位でアプリケーションを実行します。サブタスクはスレッドと同等と考えることができます。

アプリケーションKPUsで使用できる の数は、アプリケーションParallelismの設定をアプリケーションParallelismPerKPUの設定で割った数と同じです。

アプリケーションの並列処理については、 Managed Service for Apache Flink でのアプリケーションスケーリングの実装 をご参照ください。

Apache Flink アプリケーションリソース

Apache Flink 環境は、「タスクスロット」と呼ばれる単位を使用してアプリケーションのリソースを割り当てます。Managed Service for Apache Flink がアプリケーションにリソースを割り当てると、1 つ以上の Apache Flink タスクスロットが 1 つの に割り当てられますKPU。1 つの に割り当てられたスロットの数KPUは、アプリケーションParallelismPerKPUの設定と等しくなります。タスクスロットの詳細については、Apache Flink ドキュメントの「ジョブのスケジュール」を参照してください。

演算子の並列処理

オペレータが使用できるサブタスクの最大数を設定できます。この値は「オペレータ並列度」と呼ばれます。デフォルトでは、アプリケーション内の各オペレータの並列度はアプリケーションの並列度と同じです。つまり、デフォルトでは、アプリケーション内の各オペレータは、必要に応じてアプリケーションで使用可能なすべてのサブタスクを使用できます。

setParallelism メソッドを使用して、アプリケーション内のオペレータの並列度を設定できます。この方法を使用すると、各オペレータが一度に使用できるサブタスクの数を制御できます。

演算子の詳細については、Apache Flink ドキュメントの「演算子」を参照してください。

オペレーターの連鎖

通常、各オペレータは別々のサブタスクを使用して実行しますが、複数のオペレータが常に順番に実行する場合、ランタイムはそれらすべてを同じタスクに割り当てることができます。このプロセスは「オペレータチェイニング」と呼ばれます。

複数のシーケンシャルオペレータがすべて同じデータを操作する場合、それらを 1 つのタスクにまとめることができます。そのために必要ないくつかの基準を以下に挙げます。

アプリケーションがオペレータを 1 つのサブタスクにチェーンすると、サービスがネットワーク操作を実行したり、オペレータごとにサブタスクを割り当てたりする必要がなくなるため、システムリソースを節約できます。アプリケーションがオペレータチェイニングを使用しているかどうかを確認するには、Apache Flink 用 Managed Serviceコンソールのジョブグラフを見てください。アプリケーションの各頂点は 1 つ以上のオペレータを表します。グラフには、1 つの頂点として連結されたオペレータが表示されます。