As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Execução de uma aplicação do Flink
Com as versões 6.13.0 e superiores do Amazon EMR, você pode executar uma aplicação do Flink usando o operador do Kubernetes para Flink no modo Aplicação do Amazon EMR no EKS. Com as versões 6.15.0 e superiores do Amazon EMR, você também pode executar uma aplicação do Flink no modo Sessão. Esta página descreve ambos os métodos para executar uma aplicação do Flink com o Amazon EMR no EKS.
**Topics**
**nota**
Você deve ter um bucket do Amazon S3 criado para armazenar os metadados de alta disponibilidade ao enviar o trabalho do Flink. Se não desejar esse atributo, você poderá desativá-lo. Por padrão, ele é habilitado.
**Pré-requisito**: antes de executar uma aplicação do Flink com o operador do Kubernetes para Flink, conclua as etapas em [Configuração do operador do Kubernetes para Flink para o Amazon EMR no EKS](jobruns-flink-kubernetes-operator-setup.md) e [Como instalar o operador do Kubernetes](jobruns-flink-kubernetes-operator-getting-started.md#jobruns-flink-kubernetes-operator-getting-started-install-operator).
------
#### [ Application mode ]
Com as versões 6.13.0 e superiores do Amazon EMR, você pode executar uma aplicação do Flink usando o operador do Kubernetes para Flink no modo Aplicação do Amazon EMR no EKS.
1. Crie um arquivo `basic-example-app-cluster.yaml` de definição `FlinkDeployment` como no exemplo a seguir. Se você ativou e usou um dos [opt-in Regiões da AWS](https://docs.aws.amazon.com/controltower/latest/userguide/opt-in-region-considerations.html), certifique-se de descomentar e configurar a configuração. `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. Envie a implantação do Flink com o comando apresentado a seguir. Isso também criará um objeto `FlinkDeployment` chamado `basic-example-app-cluster`.
```
kubectl create -f basic-example-app-cluster.yaml -n
```
1. Acesse a interface do usuário do Flink.
```
kubectl port-forward deployments/basic-example-app-cluster 8081 -n NAMESPACE
```
1. Abra `localhost:8081` para visualizar os trabalhos do Flink localmente.
1. Limpe o trabalho. Lembre-se de limpar os artefatos do S3 que foram criados para esse trabalho, como pontos de verificação, alta disponibilidade, metadados de pontos de salvamento e registros. CloudWatch
Para obter mais informações sobre o envio de inscrições para o Flink por meio do operador Flink Kubernetes, consulte exemplos de operadores do [Flink Kubernetes](https://github.com/apache/flink-kubernetes-operator/tree/main/examples) na pasta em. `apache/flink-kubernetes-operator` GitHub
------
#### [ Session mode ]
Com as versões 6.15.0 e superiores do Amazon EMR, você pode executar uma aplicação do Flink usando o operador do Kubernetes para Flink no modo Sessão no Amazon EMR no EKS.
1. Crie um arquivo de definição `FlinkDeployment` chamado `basic-example-app-cluster.yaml` como no exemplo a seguir. Se você ativou e usou um dos [opt-in Regiões da AWS](https://docs.aws.amazon.com/controltower/latest/userguide/opt-in-region-considerations.html), certifique-se de descomentar e configurar a configuração. `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. Envie a implantação do Flink com o comando apresentado a seguir. Isso também criará um objeto `FlinkDeployment` chamado `basic-example-session-cluster`.
```
kubectl create -f basic-example-app-cluster.yaml -n NAMESPACE
```
1. Use o seguinte comando para confirmar se o cluster da sessão `LIFECYCLE` é `STABLE`:
```
kubectl get flinkdeployments.flink.apache.org basic-example-session-cluster -n NAMESPACE
```
A saída deve ser semelhante ao seguinte exemplo:
```
NAME JOB STATUS LIFECYCLE STATE
basic-example-session-cluster STABLE
```
1. Crie um arquivo `basic-session-job.yaml` de recursos de definição personalizado do `FlinkSessionJob` com o seguinte conteúdo de exemplo:
```
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. Envie o trabalho de sessão do Flink com o comando apresentado a seguir. Isso criará um objeto do `FlinkSessionJob` `basic-session-job`.
```
kubectl apply -f basic-session-job.yaml -n $NAMESPACE
```
1. Use o seguinte comando para confirmar se o cluster da sessão `LIFECYCLE` é `STABLE` e o `JOB STATUS` é `RUNNING`:
```
kubectl get flinkdeployments.flink.apache.org basic-example-session-cluster -n NAMESPACE
```
A saída deve ser semelhante ao seguinte exemplo:
```
NAME JOB STATUS LIFECYCLE STATE
basic-example-session-cluster RUNNING STABLE
```
1. Acesse a interface do usuário do Flink.
```
kubectl port-forward deployments/basic-example-session-cluster 8081 -n NAMESPACE
```
1. Abra `localhost:8081` para visualizar os trabalhos do Flink localmente.
1. Limpe o trabalho. Lembre-se de limpar os artefatos do S3 que foram criados para esse trabalho, como pontos de verificação, alta disponibilidade, metadados de pontos de salvamento e registros. CloudWatch
------