Dataproc 선택적 Flink 구성요소

선택적 구성요소 기능을 사용하여 Dataproc 클러스터를 만들 때 Flink와 같은 추가 구성요소를 활성화할 수 있습니다. 이 페이지에서는 Apache Flink 선택적 구성요소(Flink 클러스터)가 활성화된 Dataproc 클러스터를 만든 후 클러스터에서 Flink 작업을 실행하는 방법을 보여줍니다.

Flink 클러스터를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Dataproc API에서 Dataproc Jobs 리소스를 사용하여 Flink 작업 실행

2. Flink 클러스터 마스터 노드에서 실행되는 flink CLI를 사용하여 Flink 작업 실행

3. Flink에서 Apache Beam 작업 실행

4. Kerberized 클러스터에서 Flink 실행

Dataproc Flink 클러스터 만들기

Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Dataproc API를 사용하여 클러스터에서 Flink 구성요소가 활성화된 Dataproc 클러스터를 만들 수 있습니다.

권장사항: Flink 구성요소가 포함된 마스터 1개 표준 VM 클러스터를 사용하세요. Dataproc 고가용성 모드 클러스터(마스터 VM 3개)는 Flink 고가용성 모드를 지원하지 않습니다.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --image-version=DATAPROC_IMAGE_VERSION \
    --optional-components=FLINK \
    --enable-component-gateway \
    --properties=PROPERTIES
    ... other flags

Flink 클러스터를 만든 후

• 구성요소 게이트웨이의 Flink History Server 링크를 사용하여 Flink 클러스터에서 실행되는 Flink 기록 서버를 확인합니다.
• 구성요소 게이트웨이의 YARN ResourceManager link를 사용하여 Flink 클러스터에서 실행되는 Flink 작업 관리자 웹 인터페이스를 확인합니다 .
• Dataproc 영구 기록 서버를 만들어 기존 및 삭제된 Flink 클러스터에서 작성한 Flink 작업 기록 파일을 봅니다.

Dataproc Jobs 리소스를 사용하여 Flink 작업 실행

Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Dataproc API에서 Dataproc Jobs 리소스를 사용하여 Flink 작업을 실행할 수 있습니다.

gcloud dataproc jobs submit flink \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --class=MAIN_CLASS \
    --jar=JAR_FILE \
    -- JOB_ARGS

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/jobs:submit

{
  "job": {
    "placement": {
      "clusterName": "CLUSTER_NAME"
    },
    "flinkJob": {
      "mainClass": "org.apache.flink.examples.java.wordcount.WordCount",
      "jarFileUris": [
        "file:///usr/lib/flink/examples/batch/WordCount.jar"
      ]
    }
  }
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/jobs:submit"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/jobs:submit" | Select-Object -Expand Content

{
  "reference": {
    "projectId": "PROJECT_ID",
    "jobId": "JOB_ID"
  },
  "placement": {
    "clusterName": "CLUSTER_NAME",
    "clusterUuid": "CLUSTER_UUID"
  },
  "flinkJob": {
    "mainClass": "org.apache.flink.examples.java.wordcount.WordCount",
    "args": [
      "1000"
    ],
    "jarFileUris": [
      "file:///usr/lib/flink/examples/batch/WordCount.jar"
    ]
  },
  "status": {
    "state": "PENDING",
    "stateStartTime": "2020-10-07T20:16:21.759Z"
  },
  "jobUuid": "JOB_UUID"
}

flink CLI를 사용하여 Flink 작업 실행

Dataproc Jobs 리소스를 사용하여 Flink 작업을 실행하는 대신 flink CLI를 사용하여 Flink 클러스터의 마스터 노드에서 Flink 작업을 실행할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Dataproc Flink 클러스터에서 flink CLI 작업을 실행할 수 있는 다양한 방법을 설명합니다.

1. 마스터 노드에 SSH 연결: SSH 유틸리티를 사용하여 클러스터 마스터 VM에서 터미널 창을 엽니다.

2. classpath 설정: Flink 클러스터 마스터 VM의 SSH 터미널 창에서 Hadoop 클래스 경로를 초기화합니다.

   export HADOOP_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
   

3. Flink 작업 실행: 애플리케이션, 작업별, 세션 모드 등 다양한 YARN 배포 모드에서 Flink 작업을 실행할 수 있습니다.

   1. 애플리케이션 모드: Flink 애플리케이션 모드는 Dataproc 이미지 버전 2.0 이상에서 지원됩니다. 이 모드는 YARN 작업 관리자에서 작업의 main() 메서드를 실행합니다. 작업이 완료되면 클러스터가 종료됩니다.

      작업 제출 예시:

      flink run-application \
          -t yarn-application \
          -Djobmanager.memory.process.size=1024m \
          -Dtaskmanager.memory.process.size=2048m \
          -Djobmanager.heap.mb=820 \
          -Dtaskmanager.heap.mb=1640 \
          -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
          -Dparallelism.default=4 \
          /usr/lib/flink/examples/batch/WordCount.jar
      

      실행 중인 작업 나열:

      ./bin/flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY
      

      실행 중인 작업 취소:

      ./bin/flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY <jobId>
      

   2. 작업별 모드: 이 Flink 모드는 클라이언트 측에서 작업의 main() 메서드를 실행합니다.

      작업 제출 예시:

      flink run \
          -m yarn-cluster \
          -p 4 \
          -ys 2 \
          -yjm 1024m \
          -ytm 2048m \
          /usr/lib/flink/examples/batch/WordCount.jar
      

   3. 세션 모드: 장기 실행 Flink YARN 세션을 시작한 후 세션에 작업을 하나 이상 제출합니다.

      1. 세션 시작: 다음 방법 중 하나로 Flink 세션을 시작할 수 있습니다.

         1. Flink 클러스터를 만들고 gcloud dataproc clusters create 명령어에 --metadata flink-start-yarn-session=true 플래그를 추가합니다(Dataproc Flink 클러스터 만들기 참조). 이 플래그를 사용 설정하면 클러스터가 생성된 후 Dataproc이 /usr/bin/flink-yarn-daemon을 실행하여 클러스터에서 Flink 세션을 시작합니다.

            세션의 YARN 애플리케이션 ID가 /tmp/.yarn-properties-${USER}에 저장됩니다. yarn application -list 명령어를 사용하여 ID를 나열할 수 있습니다.

         2. 커스텀 설정으로 클러스터 마스터 VM에 사전 설치된 Flink yarn-session.sh 스크립트를 실행합니다.

            커스텀 설정의 예시:

            /usr/lib/flink/bin/yarn-session.sh \
                -s 1 \
                -jm 1024m \
                -tm 2048m \
                -nm flink-dataproc \
                --detached
            

         3. 기본 설정으로 Flink /usr/bin/flink-yarn-daemon 래퍼 스크립트를 실행합니다.

            . /usr/bin/flink-yarn-daemon
            

      2. 세션에 작업 제출: 다음 명령어를 실행하여 Flink 작업을 세션에 제출합니다.

         flink run -m <var>FLINK_MASTER_URL</var>/usr/lib/flink/examples/batch/WordCount.jar
         

         • FLINK_MASTER_URL: 호스팅과 포팅을 포함한 작업이 실행되는 Flink 마스터 VM의 URL입니다. URL에서 http:// prefix를 삭제합니다. 이 URL은 Flink 세션을 시작할 때 명령어 출력에 나열됩니다. 다음 명령어를 실행하여 이 URL을 Tracking-URL 필드에 나열할 수 있습니다.

         yarn application -list -appId=<yarn-app-id> | sed 's#http://##'
            ```
         

      3. 세션의 작업 나열: 세션의 Flink 작업을 나열하려면 다음 중 하나를 수행합니다.

         • 인수 없이 flink list를 실행합니다. 이 명령어는 /tmp/.yarn-properties-${USER}에서 세션의 YARN 애플리케이션 ID를 찾습니다.

         • /tmp/.yarn-properties-${USER} 또는 yarn application -list의 출력에서 세션의 YARN 애플리케이션 ID를 가져온 다음 <code> flink 목록 -yid YARN_APPLICATION_ID를 실행합니다.

         • flink list -m FLINK_MASTER_URL를 실행합니다.

      4. 세션 중지: 세션을 중지하려면 /tmp/.yarn-properties-${USER} 또는 yarn application -list 출력에서 세션의 YARN 애플리케이션 ID를 가져온 후 다음 명령어 중 하나를 실행합니다.

         echo "stop" | /usr/lib/flink/bin/yarn-session.sh -id YARN_APPLICATION_ID
         

         yarn application -kill YARN_APPLICATION_ID
         

Flink에서 Apache Beam 작업 실행

Dataproc에서 FlinkRunner를 사용하여 Apache Beam을 실행할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 Flink에서 Beam 작업을 실행할 수 있습니다.

1. 자바 Beam 작업
2. 포터블 Beam 작업

자바 Beam 작업

Beam 작업을 JAR 파일로 패키징합니다. 작업을 실행하는 데 필요한 종속 항목이 포함된 번들 JAR 파일을 제공하세요.

다음 예시에서는 Dataproc 클러스터의 마스터 노드에서 자바 Beam 작업을 실행합니다.

1. Flink 구성요소를 사용 설정하여 Dataproc 클러스터를 만듭니다.

   gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
       --optional-components=FLINK \
       --image-version=DATAPROC_IMAGE_VERSION \
       --region=REGION \
       --enable-component-gateway \
       --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
   

   • --optional-components: Flink.
   • --image-version: 클러스터에 설치된 Flink 버전을 결정하는 클러스터의 이미지 버전. 예를 들어 최신 및 이전 2.0.x 이미지 출시 버전 4개에 대하여 나열된 Apache Flink 구성요소 버전을 참조하세요.
   • --region: 지원되는 Dataproc 리전
   • --enable-component-gateway: Flink Job Manager UI에 대한 액세스 사용 설정
   • --scopes: 클러스터별로 Google Cloud API에 대한 액세스를 사용 설정합니다(범위 권장사항 참조). Dataproc 이미지 버전 2.1 이상을 사용하는 클러스터를 만들 때 cloud-platform 범위가 기본적으로 사용 설정됩니다(이 플래그 설정을 포함하지 않아도 됨).

2. SSH 유틸리티를 사용하여 Flink 클러스터 마스터 노드에서 터미널 창을 엽니다.

3. Dataproc 클러스터 마스터 노드에서 Flink YARN 세션을 시작합니다.

   . /usr/bin/flink-yarn-daemon
   

   Dataproc 클러스터의 Flink 버전을 기록합니다.

   flink --version
   

4. 로컬 머신에서 자바의 표준 Beam 단어 수 예시를 생성합니다.

   Dataproc 클러스터의 Flink 버전과 호환되는 Beam 버전을 선택합니다. Beam-Flink 버전 호환성이 나열된 Flink 버전 호환성 표를 참조하세요.

   생성된 POM 파일을 엽니다. <flink.artifact.name> 태그로 지정된 Beam Flink 실행기 버전을 확인합니다. Flink 아티팩트 이름의 Beam Flink 실행기 버전이 클러스터의 Flink 버전과 일치하지 않으면 일치하도록 버전 번호를 업데이트합니다.

   mvn archetype:generate \
       -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \
       -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \
       -DarchetypeVersion=BEAM_VERSION \
       -DgroupId=org.example \
       -DartifactId=word-count-beam \
       -Dversion="0.1" \
       -Dpackage=org.apache.beam.examples \
       -DinteractiveMode=false
   

5. 단어 수 예시를 패키징합니다.

   mvn package -Pflink-runner
   

6. 패키징된 uber JAR 파일 word-count-beam-bundled-0.1.jar(135MB 이하)를 Dataproc 클러스터의 마스터 노드에 업로드합니다. gsutil cp를 사용하면 Cloud Storage에서 Dataproc 클러스터로 파일을 더 빠르게 전송할 수 있습니다.

   1. 로컬 터미널에서 Cloud Storage 버킷을 만들고 uber JAR을 업로드합니다.

      gsutil mb BUCKET_NAME
      
      gsutil cp target/word-count-beam-bundled-0.1.jar gs://BUCKET_NAME/
      

   2. Dataproc의 마스터 노드에서 uber JAR을 다운로드합니다.

      gsutil cp gs://BUCKET_NAME/word-count-beam-bundled-0.1.jar .
      

7. Dataproc 클러스터의 마스터 노드에서 자바 Beam 작업을 실행합니다.

   flink run -c org.apache.beam.examples.WordCount word-count-beam-bundled-0.1.jar \
       --runner=FlinkRunner \
       --output=gs://BUCKET_NAME/java-wordcount-out
   

8. 결과가 Cloud Storage 버킷에 기록되었는지 확인합니다.

   gsutil cat gs://BUCKET_NAME/java-wordcount-out-SHARD_ID
   

9. Flink YARN 세션을 중지합니다.

   yarn application -list
   
   yarn application -kill YARN_APPLICATION_ID
   

포터블 Beam 작업

Python, Go, 기타 지원되는 언어로 Beam 작업을 실행하려면 Beam의 Flink Runner에 설명된 대로 FlinkRunner 및 PortableRunner를 사용하면 됩니다. 이동성 프레임워크 로드맵도 참조하세요.

다음 예시에서는 Dataproc 클러스터의 마스터 노드에서 이동 가능한 Beam 작업을 Python으로 실행합니다.

1. Flink 및 Docker 구성요소가 모두 사용 설정된 Dataproc 클러스터를 만듭니다.

   gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
       --optional-components=FLINK,DOCKER \
       --image-version=DATAPROC_IMAGE_VERSION \
       --region=REGION \
       --enable-component-gateway \
       --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
   

   참고:

   • --optional-components: Flink 및 Docker
   • --image-version: 클러스터에 설치된 Flink 버전을 결정하는 클러스터의 이미지 버전. 예를 들어 최신 및 이전 2.0.x 이미지 출시 버전 4개에 대하여 나열된 Apache Flink 구성요소 버전을 참조하세요.
   • --region: 사용 가능한 Dataproc 리전
   • --enable-component-gateway: Flink Job Manager UI에 대한 액세스 사용 설정
   • --scopes: 클러스터별로 Google Cloud API에 대한 액세스를 사용 설정합니다(범위 권장사항 참조). Dataproc 이미지 버전 2.1 이상을 사용하는 클러스터를 만들 때 cloud-platform 범위가 기본적으로 사용 설정됩니다(이 플래그 설정을 포함하지 않아도 됨).

2. 로컬 또는 Cloud Shell에서 gsutil을 사용하여 Cloud Storage 버킷을 만듭니다. 샘플 WordCount 프로그램을 실행할 때 BUCKET_NAME을 지정합니다.

   gsutil mb BUCKET_NAME
   

3. 클러스터 VM의 터미널 창에서 Flink YARN 세션을 시작합니다. 작업이 실행되는 Flink 마스터의 주소인 Flink 마스터 URL을 확인합니다. 샘플 WordCount 프로그램을 실행할 때 FLINK_MASTER_URL을 지정합니다.

   . /usr/bin/flink-yarn-daemon
   

   Dataproc 클러스터를 실행하는 Flink 버전을 표시합니다. 샘플 WordCount 프로그램을 실행할 때 FLINK_VERSION을 지정합니다.

   flink --version
   

4. 작업에 필요한 Python 라이브러리를 클러스터 마스터 노드에 설치합니다.

5. 클러스터의 Flink 버전과 호환되는 Beam 버전을 설치합니다.

   python -m pip install apache-beam[gcp]==BEAM_VERSION
   

6. 클러스터 마스터 노드에서 워드 수 예시를 실행합니다.

   python -m apache_beam.examples.wordcount \
       --runner=FlinkRunner \
       --flink_version=FLINK_VERSION \
       --flink_master=FLINK_MASTER_URL
       --flink_submit_uber_jar \
       --output=gs://BUCKET_NAME/python-wordcount-out
   

   참고:

   • --runner: FlinkRunner.
   • --flink_version: FLINK_VERSION, 앞서 언급됨
   • --flink_master: FLINK_MASTER_URL, 앞서 언급됨
   • --flink_submit_uber_jar: uber JAR을 사용하여 Beam 작업 실행
   • --output: BUCKET_NAME, 앞서 생성됨

7. 버킷에 결과가 기록되었는지 확인합니다.

   gsutil cat gs://BUCKET_NAME/python-wordcount-out-SHARD_ID
   

8. Flink YARN 세션을 중지합니다.

   1. 애플리케이션 ID를 가져옵니다.

   yarn application -list
   
   1. Insert the <var>YARN_APPLICATION_ID</var>, then stop the session.
   
   yarn application -kill 
   

Kerberized 클러스터에서 Flink 실행

Dataproc Flink 구성요소는 Kerberized 클러스터를 지원합니다. Flink 작업을 제출하고 유지하거나 Flink 클러스터를 시작하려면 유효한 Kerberos 티켓이 필요합니다. 기본적으로 Kerberos 티켓은 7일 동안 유효합니다.

Flink 작업 관리자 UI 액세스

Flink 작업 또는 Flink 세션 클러스터를 실행하는 동안 Flink 작업 관리자 웹 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 웹 인터페이스를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Dataproc Flink 클러스터를 만듭니다.
2. 클러스터를 만든 후 Google Cloud Console의 클러스터 세부정보 페이지에 있는 웹 인터페이스 탭에서 구성요소 게이트웨이 YARN ResourceManager 링크를 클릭합니다.
3. YARN Resource Manager UI에서 Flink 클러스터 애플리케이션 항목을 식별합니다. 작업의 완료 상태에 따라 ApplicationMaster 또는 기록 링크가 나열됩니다.

   

4. 장기 실행 스트리밍 작업의 경우 ApplicationManager 링크를 클릭하여 Flink 대시보드를 엽니다. 완료된 작업의 경우 기록 링크를 클릭하여 작업 세부정보를 확인합니다.