Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Jalankan aplikasi Flink
Dengan Amazon EMR 6.13.0 dan yang lebih tinggi, Anda dapat menjalankan aplikasi Flink dengan operator Flink Kubernetes dalam mode Aplikasi di Amazon EMR di EKS. Dengan Amazon EMR 6.15.0 dan yang lebih tinggi, Anda juga dapat menjalankan aplikasi Flink dalam mode Sesi. Halaman ini menjelaskan kedua metode yang dapat Anda gunakan untuk menjalankan aplikasi Flink dengan Amazon EMR di EKS.
**Topics**
**catatan**
Anda harus memiliki bucket Amazon S3 yang dibuat untuk menyimpan metadata ketersediaan tinggi saat mengirimkan pekerjaan Flink Anda. Jika Anda tidak ingin menggunakan fitur ini, Anda dapat menonaktifkannya. Ini diaktifkan secara default.
**Prasyarat** — Sebelum Anda dapat menjalankan aplikasi Flink dengan operator Flink Kubernetes, selesaikan langkah-langkah di dan. [Menyiapkan operator Flink Kubernetes untuk Amazon EMR di EKS](jobruns-flink-kubernetes-operator-setup.md) [Instal operator Kubernetes](jobruns-flink-kubernetes-operator-getting-started.md#jobruns-flink-kubernetes-operator-getting-started-install-operator)
------
#### [ Application mode ]
Dengan Amazon EMR 6.13.0 dan yang lebih tinggi, Anda dapat menjalankan aplikasi Flink dengan operator Flink Kubernetes dalam mode Aplikasi di Amazon EMR di EKS.
1. Buat file `FlinkDeployment` definisi `basic-example-app-cluster.yaml` seperti pada contoh berikut. Jika Anda mengaktifkan dan menggunakan salah satu [opt-in Wilayah AWS](https://docs.aws.amazon.com/controltower/latest/userguide/opt-in-region-considerations.html), pastikan Anda membatalkan komentar dan mengonfigurasi konfigurasi. `fs.s3a.endpoint.region`
```
apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
name: basic-example-app-cluster
spec:
flinkConfiguration:
taskmanager.numberOfTaskSlots: "2"
#fs.s3a.endpoint.region: OPT_IN_AWS_REGION_NAME
state.checkpoints.dir: CHECKPOINT_S3_STORAGE_PATH
state.savepoints.dir: SAVEPOINT_S3_STORAGE_PATH
flinkVersion: v1_17
executionRoleArn: JOB_EXECUTION_ROLE_ARN
emrReleaseLabel: "emr-6.13.0-flink-latest" # 6.13 or higher
jobManager:
storageDir: HIGH_AVAILABILITY_STORAGE_PATH
resource:
memory: "2048m"
cpu: 1
taskManager:
resource:
memory: "2048m"
cpu: 1
job:
# if you have your job jar in S3 bucket you can use that path as well
jarURI: local:///opt/flink/examples/streaming/StateMachineExample.jar
parallelism: 2
upgradeMode: savepoint
savepointTriggerNonce: 0
monitoringConfiguration:
cloudWatchMonitoringConfiguration:
logGroupName: LOG_GROUP_NAME
```
1. Kirim penyebaran Flink dengan perintah berikut. Ini juga akan membuat `FlinkDeployment` objek bernama`basic-example-app-cluster`.
```
kubectl create -f basic-example-app-cluster.yaml -n
```
1. Akses UI Flink.
```
kubectl port-forward deployments/basic-example-app-cluster 8081 -n NAMESPACE
```
1. Buka `localhost:8081` untuk melihat pekerjaan Flink Anda secara lokal.
1. Bersihkan pekerjaan. Ingatlah untuk membersihkan artefak S3 yang dibuat untuk pekerjaan ini, seperti checkpointing, ketersediaan tinggi, metadata savepointing, dan log. CloudWatch
Untuk informasi selengkapnya tentang mengirimkan aplikasi ke Flink melalui operator Flink Kubernetes, lihat contoh operator Flink Kubernetes di [folder](https://github.com/apache/flink-kubernetes-operator/tree/main/examples) di. `apache/flink-kubernetes-operator` GitHub
------
#### [ Session mode ]
Dengan Amazon EMR 6.15.0 dan yang lebih tinggi, Anda dapat menjalankan aplikasi Flink dengan operator Flink Kubernetes dalam mode Session di Amazon EMR di EKS.
1. Buat file `FlinkDeployment` definisi bernama `basic-example-app-cluster.yaml` seperti pada contoh berikut. Jika Anda mengaktifkan dan menggunakan salah satu [opt-in Wilayah AWS](https://docs.aws.amazon.com/controltower/latest/userguide/opt-in-region-considerations.html), pastikan Anda membatalkan komentar dan mengonfigurasi konfigurasi. `fs.s3a.endpoint.region`
```
apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
name: basic-example-session-cluster
spec:
flinkConfiguration:
taskmanager.numberOfTaskSlots: "2"
#fs.s3a.endpoint.region: OPT_IN_AWS_REGION_NAME
state.checkpoints.dir: CHECKPOINT_S3_STORAGE_PATH
state.savepoints.dir: SAVEPOINT_S3_STORAGE_PATH
flinkVersion: v1_17
executionRoleArn: JOB_EXECUTION_ROLE_ARN
emrReleaseLabel: "emr-6.15.0-flink-latest"
jobManager:
storageDir: HIGH_AVAILABILITY_S3_STORAGE_PATH
resource:
memory: "2048m"
cpu: 1
taskManager:
resource:
memory: "2048m"
cpu: 1
monitoringConfiguration:
s3MonitoringConfiguration:
logUri:
cloudWatchMonitoringConfiguration:
logGroupName: LOG_GROUP_NAME
```
1. Kirim penyebaran Flink dengan perintah berikut. Ini juga akan membuat `FlinkDeployment` objek bernama`basic-example-session-cluster`.
```
kubectl create -f basic-example-app-cluster.yaml -n NAMESPACE
```
1. Gunakan perintah berikut untuk mengonfirmasi bahwa cluster sesi `LIFECYCLE` adalah`STABLE`:
```
kubectl get flinkdeployments.flink.apache.org basic-example-session-cluster -n NAMESPACE
```
Outputnya harus mirip dengan contoh berikut:
```
NAME JOB STATUS LIFECYCLE STATE
basic-example-session-cluster STABLE
```
1. Buat file sumber daya definisi `FlinkSessionJob` khusus `basic-session-job.yaml` dengan contoh konten berikut:
```
apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkSessionJob
metadata:
name: basic-session-job
spec:
deploymentName: basic-session-deployment
job:
# If you have your job jar in an S3 bucket you can use that path.
# To use jar in S3 bucket, set
# OPERATOR_EXECUTION_ROLE_ARN (--set emrContainers.operatorExecutionRoleArn=$OPERATOR_EXECUTION_ROLE_ARN)
# when you install Spark operator
jarURI: https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-examples-streaming_2.12/1.16.1/flink-examples-streaming_2.12-1.16.1-TopSpeedWindowing.jar
parallelism: 2
upgradeMode: stateless
```
1. Kirim pekerjaan sesi Flink dengan perintah berikut. Ini akan membuat `FlinkSessionJob` objek`basic-session-job`.
```
kubectl apply -f basic-session-job.yaml -n $NAMESPACE
```
1. Gunakan perintah berikut untuk mengonfirmasi bahwa cluster sesi `LIFECYCLE` adalah`STABLE`, dan `JOB STATUS` adalah`RUNNING`:
```
kubectl get flinkdeployments.flink.apache.org basic-example-session-cluster -n NAMESPACE
```
Outputnya harus mirip dengan contoh berikut:
```
NAME JOB STATUS LIFECYCLE STATE
basic-example-session-cluster RUNNING STABLE
```
1. Akses UI Flink.
```
kubectl port-forward deployments/basic-example-session-cluster 8081 -n NAMESPACE
```
1. Buka `localhost:8081` untuk melihat pekerjaan Flink Anda secara lokal.
1. Bersihkan pekerjaan. Ingatlah untuk membersihkan artefak S3 yang dibuat untuk pekerjaan ini, seperti checkpointing, ketersediaan tinggi, metadata savepointing, dan log. CloudWatch
------