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さあ、Amazon EMRで、Apache Flinkを使って、大規模なリアルタイムストリーム処理を実行しよう
Amazon EMR リリース5.1.0
Amazon EMRリリース5.1.0で、Apache Flink 1.1.3と、バージョンアップしたApache Zeppelin(0.6.2)とApache HBase(1.2.3)が利用できるようになりました。また、Hueのinteractive notebookが、Prestoを用いたクエリをサポートしました。
Apache Flinkは、高スループットのデータソースに対して、簡単にリアルタイムストリーム処理を実行できる、ストリーミングデータフローエンジンです。順不同なイベントに対するイベントタイムセマンティクスや、exactly-onceセマンティクス、バックプレッシャー制御、そして、ストリーミングとバッチ処理どちらにも最適化されたAPIを兼ね備えています。さらに、Flinkは、Amazon Kinesis StreamsやApache Kafka、Elasticsearch、Twitter Streaming API、それから、Cassandraへのコネクターを持っており、さらに、Amazon S3(EMRFS経由)やHDFSにアクセスすることもできます。
AWSマネージメントコンソール、AWS CLI、または、SDKから、リリースラベル「emr-5.1.0」を選択して、リリース5.1.0のAmazon EMRクラスターを作成することができます。Flink、Zeppelin、それから、HBaseを指定して、これらのアプリケーションをクラスターにインストールすることができます。リリース5.1.0や、Flink 1.1.3、Zeppelin 0.6.2、HBase 1.2.3についての、より詳細な情報については、Amazon EMRのドキュメントをぜひご確認下さい。(原文)
Amazon EMRでApache Flinkを利用する
Apache Flinkは、お客様の間でリアルタイムビッグデータアプリケーションを構築するために使われている、並列データ処理エンジンです。Flinkによって、例えばAmazon Kinesis StreamsやApache Cassandraデータベースのような、たくさんの異なるデータソースを変換することができるようになります。バッチとストリーミングどちらのAPIも提供しています。また、Flinkは、これらのストリームやバッチデータセットに対するSQLも、多少サポートしています。多くのFlinkのAPIのアクションは、Apache HadoopやApache Sparkにおける分散オブジェクトコレクションの変換と、非常に類似しています。FlinkのAPIは、DataSetとDataStreamに分類されます。DataSetは、分散データのセットやコレクションの変換ですが、一方で、DataStreamは、Amazon Kinesisに見られるようなストリーミングデータの変換です。
Flinkは、純粋なデータストリーミング実行エンジンです。リアルタイムに以前のデータ変換結果を操作するためのパイプライン並列処理を有しています。つまり、複数の操作を並行して実行できます。Flinkのランタイムは、これらの変換パイプライン間のデータの交換をハンドリングします。また、例えバッチ処理を記述したとしても、同一のFlinkストリーミングデータフローランタイムが、その処理を実行します。
Flinkのランタイムは、2つの異なるタイプのデーモンで構成されています。スケジューリング、チェックポイント、リカバリーといった機能をまとめる責任を担うJobManagerと、アプリケーション内のストリーム間のデータ転送やタスクの実行を担うワーカープロセスであるTaskManagerです。それぞれのアプリケーションは、ひとつのJobManagerと、ひとつ以上のTaskManagerを持ちます。
TaskManagerの数をスケールさせることができますが、同時に「タスクスロット」と呼ばれるものを使って、並列処理をさらに制御しなければなりません。Flink-on-YARNでは、JobManagerは、YARNのApplicationMasterに内包されます。一方で、個々のTaskManagerは、そのアプリケーションのために割り当てられた別々のYARNコンテナに配置されます。
本日(11/3)、Amazon EMRリリース5.1.0でネイティブサポートしたことにより、AWS上でFlinkを実行することが、さらに簡単になりました。EMRがFlink-on-YARNの実行をサポートしたことにより、複数のジョブを受け付けるロングランニングクラスターを作成することも、利用中の料金のみにコストを抑えるために一時的なクラスターでショートランニングのFlinkセッションを作成することも、どちらも可能です。
ロギングや設定パラメータ用の設定分類を、EMRの設定APIを使って、Flinkがインストールされたクラスターに設定することもできます。
直接EMRコンソールから、もしくは、以下のようにCLIを実行すれば、今日からEMRでFlinkの利用を開始できます。
aws emr create-cluster --release-label emr-5.1.0 \ --applications Name=Flink \ --region us-east-1 \ --log-uri s3://myLogUri \ --instance-type m3.xlarge \ --instance-count 1 \ --service-role EMR_DefaultRole \ --ec2-attributes KeyName=YourKeyName,InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole
Apache Flinkについてもっと知りたいという方は、Apache Flinkのドキュメントをご確認下さい。そして、EMRでのFlinkについてもっと知りたいという方は、ぜひAmazon EMRリリースガイドのFlinkトピックをご確認下さい。(原文)
翻訳: 半場 光晴