亚马逊网络服务(AWS)
Amazon Web Services提供可以运行Flink的云计算服务。
EMR:弹性MapReduce
Amazon Elastic MapReduce(Amazon EMR)是一种Web服务,可以轻松快速地设置Hadoop集群。这是在AWS上运行Flink 的推荐方法,因为它负责设置所有内容。
标准EMR安装
Flink是Amazon EMR上受支持的应用程序。亚马逊的文档 描述了配置Flink,创建和监控集群以及处理作业。
自定义EMR安装
Amazon EMR服务会定期更新到新版本,但可以在库存EMR群集中手动安装不可用的Flink版本。
创建EMR集群
EMR文档包含显示如何启动EMR群集的示例。您可以按照该指南安装任何EMR版本。您不需要安装EMR版本的_All Applications_部分,但可以坚持使用_Core Hadoop_。
注意 访问S3存储区需要 在创建EMR集群时配置IAM角色。
在EMR群集上安装Flink
创建群集后,您可以连接到主节点并安装Flink:
- 转到下载页面并下载与您的EMR集群的Hadoop版本匹配的Flink二进制版本,例如Hadoop 2.7 for EMR版本4.3.0,4.4.0或4.5.0。
- 解压缩Flink发行版,您可以在设置Hadoop配置目录后通过YARN部署Flink作业:
HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 1 examples/streaming/WordCount.jar
S3:简单存储服务
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)为各种用例提供云对象存储。您可以将S3与Flink一起用于读取和写入数据以及流状态后台甚至作为YARN对象存储。
您可以通过以下格式指定路径来使用常规文件等S3对象:
s3://<your-bucket>/<endpoint>
端点可以是单个文件或目录,例如:
// Read from S3 bucket
env.readTextFile("s3://<bucket>/<endpoint>");
// Write to S3 bucket
stream.writeAsText("s3://<bucket>/<endpoint>");
// Use S3 as FsStatebackend
env.setStateBackend(new FsStateBackend("s3://<your-bucket>/<endpoint>"));
请注意,这些示例_并非_详尽无遗,您也可以在其他地方使用S3,包括高可用性设置或RocksDBStateBackend ; Flink期望文件系统URI到处都是。
对于大多数用例,您可以使用我们的shaded flink-s3-fs-hadoop
和flink-s3-fs-presto
S3文件系统打包器之一,这些打包器非常容易设置。但是,对于某些情况,例如,使用S3作为YARN的资源存储目录,可能需要设置特定的Hadoop S3 FileSystem实现。两种方式如下所述。
Shaded Hadoop / Presto S3文件系统(推荐)
要使用flink-s3-fs-hadoop
或flink-s3-fs-presto
,请在启动Flink之前将相应的JAR文件从opt
目录复制 到lib
Flink分发的目录,例如
cp ./opt/flink-s3-fs-presto-1.7-SNAPSHOT.jar ./lib/
双方flink-s3-fs-hadoop
并flink-s3-fs-presto
注册与URI的默认文件系统的打包s3://
方案,flink-s3-fs-hadoop
也注册了s3a://
。
配置访问凭据
设置S3 FileSystem打包器后,您需要确保允许Flink访问您的S3存储桶。
身份和访问管理(IAM)(推荐)
在AWS上设置凭据的推荐方法是通过身份和访问管理(IAM)。您可以使用IAM函数为Flink实例安全地提供他们访问S3存储桶所需的凭据。有关如何执行此 算子操作的详细信息超出了本文档的范围。请参阅AWS用户指南。您正在寻找的是IAM角色。
如果您正确设置此选项,则可以在AWS中管理对S3的访问,并且不需要将任何访问Keys分发给Flink。
访问Keys(气馁)
可以通过您的访问和Keys对授予对S3的访问权限。请注意,自从引入IAM角色以来,不鼓励这样做。
您需要同时配置s3.access-key
和s3.secret-key
在Flink的 flink-conf.yaml
:
s3.access-key: your-access-key
s3.secret-key: your-secret-key
Hadoop提供的S3文件系统 - 手动设置
这个设置有点复杂,我们建议使用我们的阴影Hadoop / Presto文件系统(见上文),除非另有要求,例如通过fs.defaultFS
Hadoop中的配置属性将S3用作YARN的资源存储目录core-site.xml
。
设置S3 FileSystem
与S3的交互通过Hadoop的S3 FileSystem客户端之一进行:
S3AFileSystem
(推荐用于Hadoop 2.7及更高版本):用于在内部使用Amazon SDK读取和写入常规文件的文件系统。没有最大文件大小并且与IAM角色一起使用。NativeS3FileSystem
(对于Hadoop 2.6及更早版本):用于读写常规文件的文件系统。最大对象大小为5GB,不适用于IAM角色。
S3AFileSystem
(推荐的)
这是推荐使用的S3 FileSystem实现。它在内部使用Amazon的SDK并与IAM角色一起使用(请参阅配置访问凭据)。
您需要将Flink指向有效的Hadoop配置,该配置包含以下属性core-site.xml
:
<configuration>
<property>
<name>fs.s3.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem</value>
</property>
<!-- Comma separated list of local directories used to buffer
large results prior to transmitting them to S3\. -->
<property>
<name>fs.s3a.buffer.dir</name>
<value>/tmp</value>
</property>
</configuration>
这将注册S3AFileSystem
为具有该s3a://
方案的URI的默认文件系统。
NativeS3FileSystem
此文件系统仅限于最大5GB的文件,并且不适用于IAM角色(请参阅配置访问凭据),这意味着您必须在Hadoop配置文件中手动配置AWS凭据。
您需要将Flink指向有效的Hadoop配置,该配置包含以下属性core-site.xml
:
<property>
<name>fs.s3.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem</value>
</property>
这将注册NativeS3FileSystem
为具有该s3://
方案的URI的默认文件系统。
Hadoop配置
例如,您可以通过各种方式指定Hadoop配置,将Flink指向Hadoop配置目录的路径
- 通过设置环境变量
HADOOP_CONF_DIR
,或 - 通过
fs.hdfs.hadoopconf
在flink-conf.yaml
以下位置设置配置选项:
fs.hdfs.hadoopconf: /path/to/etc/hadoop
这将/path/to/etc/hadoop
在Flink中注册为Hadoop的配置目录。Flink将查找指定目录中的core-site.xml
和hdfs-site.xml
文件。
配置访问凭据
设置S3 FileSystem后,您需要确保允许Flink访问您的S3存储桶。
身份和访问管理(IAM)(推荐)
使用时S3AFileSystem
,在AWS上设置凭据的推荐方法是通过身份和访问管理(IAM)。您可以使用IAM函数为Flink实例安全地提供他们访问S3存储桶所需的凭据。有关如何执行此 算子操作的详细信息超出了本文档的范围。请参阅AWS用户指南。您正在寻找的是IAM角色。
如果您正确设置此选项,则可以在AWS中管理对S3的访问,并且不需要将任何访问Keys分发给Flink。
请注意,这只适用于S3AFileSystem
而不是NativeS3FileSystem
。
访问KeysS3AFileSystem
(不鼓励)
可以通过您的访问和Keys对授予对S3的访问权限。请注意,自从引入IAM角色以来,不鼓励这样做。
对于S3AFileSystem
您需要配置fs.s3a.access.key
并fs.s3a.secret.key
在Hadoop的 core-site.xml
:
<property>
<name>fs.s3a.access.key</name>
<value></value>
</property>
<property>
<name>fs.s3a.secret.key</name>
<value></value>
</property>
访问KeysNativeS3FileSystem
(不鼓励)
可以通过您的访问和Keys对授予对S3的访问权限。但是这是不鼓励的,你应该使用S3AFileSystem
所需的IAM角色。
对于NativeS3FileSystem
您需要配置fs.s3.awsAccessKeyId
并fs.s3.awsSecretAccessKey
在Hadoop的 core-site.xml
:
<property>
<name>fs.s3.awsAccessKeyId</name>
<value></value>
</property>
<property>
<name>fs.s3.awsSecretAccessKey</name>
<value></value>
</property>
提供S3 FileSystem依赖关系
Hadoop的S3 FileSystem客户端打包在hadoop-aws
工件中(Hadoop 2.6及更高版本)。需要将此JAR及其所有依赖项添加到Flink的类路径中,即Job和TaskManagers的类路径。根据您使用的FileSystem实现以及您使用的Flink和Hadoop版本,您需要提供不同的依赖项(请参阅下文)。
有多种方法可以将JAR添加到Flink的类路径中,最简单的方法就是将JAR放在Flink的lib
文件夹中。您需要复制hadoop-aws
具有所有依赖项的JAR。您还可以HADOOP_CLASSPATH
在所有计算机上将包含这些JAR的目录导出为环境变量的一部分。
Flink for Hadoop 2.7
根据您使用的文件系统,请添加以下依赖项。您可以在以下位置找到这些作为Hadoop二进制文件的一部分hadoop-2.7/share/hadoop/tools/lib
:
S3AFileSystem
:hadoop-aws-2.7.3.jar
aws-java-sdk-s3-1.11.183.jar
及其依赖:aws-java-sdk-core-1.11.183.jar
aws-java-sdk-kms-1.11.183.jar
jackson-annotations-2.6.7.jar
jackson-core-2.6.7.jar
jackson-databind-2.6.7.jar
joda-time-2.8.1.jar
httpcore-4.4.4.jar
httpclient-4.5.3.jar
NativeS3FileSystem
:hadoop-aws-2.7.3.jar
guava-11.0.2.jar
请注意,hadoop-common
它可作为Flink的一部分提供,但番石榴被Flink遮蔽。
Flink for Hadoop 2.6
根据您使用的文件系统,请添加以下依赖项。您可以在以下位置找到这些作为Hadoop二进制文件的一部分hadoop-2.6/share/hadoop/tools/lib
:
S3AFileSystem
:hadoop-aws-2.6.4.jar
aws-java-sdk-1.7.4.jar
及其依赖:jackson-annotations-2.1.1.jar
jackson-core-2.1.1.jar
jackson-databind-2.1.1.jar
joda-time-2.2.jar
httpcore-4.2.5.jar
httpclient-4.2.5.jar
NativeS3FileSystem
:hadoop-aws-2.6.4.jar
guava-11.0.2.jar
请注意,hadoop-common
它可作为Flink的一部分提供,但番石榴被Flink遮蔽。
Flink for Hadoop 2.4及更早版本
这些Hadoop版本只支持NativeS3FileSystem
。这是预装了Flink for Hadoop 2的一部分hadoop-common
。您不需要向类路径添加任何内容。
常见问题
以下部分列出了在AWS上使用Flink时的常见问题。
缺少S3文件系统配置
如果您的作业提交失败,并显示异常消息,指出No file system found with scheme s3
这意味着没有为S3配置FileSystem。有关如何正确配置的详细信息,请查看我们的着色Hadoop / Presto或通用Hadoop文件系统的配置部分。
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The program execution failed:
Failed to submit job cd927567a81b62d7da4c18eaa91c3c39 (WordCount Example) [...]
Caused by: org.apache.flink.runtime.JobException: Creating the input splits caused an error:
No file system found with scheme s3, referenced in file URI 's3://<bucket>/<endpoint>'. [...]
Caused by: java.io.IOException: No file system found with scheme s3,
referenced in file URI 's3://<bucket>/<endpoint>'.
at o.a.f.core.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:296)
at o.a.f.core.fs.Path.getFileSystem(Path.java:311)
at o.a.f.api.common.io.FileInputFormat.createInputSplits(FileInputFormat.java:450)
at o.a.f.api.common.io.FileInputFormat.createInputSplits(FileInputFormat.java:57)
at o.a.f.runtime.executiongraph.ExecutionJobVertex.<init>(ExecutionJobVertex.java:156)
未指定AWS访问KeysID和密钥访问Keys
如果您发现您的作业失败并显示异常AWS Access Key ID and Secret Access Key must be specified as the username or password
,并且未正确设置您的访问凭据。有关如何配置此信息的详细信息,请参阅我们的着色Hadoop / Presto或通用Hadoop文件系统的访问凭据部分。
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The program execution failed:
Failed to submit job cd927567a81b62d7da4c18eaa91c3c39 (WordCount Example) [...]
Caused by: java.io.IOException: The given file URI (s3://<bucket>/<endpoint>) points to the
HDFS NameNode at <bucket>, but the File System could not be initialized with that address:
AWS Access Key ID and Secret Access Key must be specified as the username or password
(respectively) of a s3n URL, or by setting the fs.s3n.awsAccessKeyId
or fs.s3n.awsSecretAccessKey properties (respectively) [...]
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: AWS Access Key ID and Secret Access Key must
be specified as the username or password (respectively) of a s3 URL, or by setting
the fs.s3n.awsAccessKeyId or fs.s3n.awsSecretAccessKey properties (respectively) [...]
at o.a.h.fs.s3.S3Credentials.initialize(S3Credentials.java:70)
at o.a.h.fs.s3native.Jets3tNativeFileSystemStore.initialize(Jets3tNativeFileSystemStore.java:80)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at o.a.h.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:187)
at o.a.h.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102)
at o.a.h.fs.s3native.$Proxy6.initialize(Unknown Source)
at o.a.h.fs.s3native.NativeS3FileSystem.initialize(NativeS3FileSystem.java:330)
at o.a.f.runtime.fs.hdfs.HadoopFileSystem.initialize(HadoopFileSystem.java:321)
ClassNotFoundException:找不到NativeS3FileSystem / S3AFileSystem
如果您看到此异常,则S3 FileSystem不是Flink的类路径的一部分。有关如何正确配置的详细信息,请参阅S3 FileSystem相关性部分。
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2186)
at org.apache.flink.runtime.fs.hdfs.HadoopFileSystem.getHadoopWrapperClassNameForFileSystem(HadoopFileSystem.java:460)
at org.apache.flink.core.fs.FileSystem.getHadoopWrapperClassNameForFileSystem(FileSystem.java:352)
at org.apache.flink.core.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:280)
at org.apache.flink.core.fs.Path.getFileSystem(Path.java:311)
at org.apache.flink.api.common.io.FileInputFormat.createInputSplits(FileInputFormat.java:450)
at org.apache.flink.api.common.io.FileInputFormat.createInputSplits(FileInputFormat.java:57)
at org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionJobVertex.<init>(ExecutionJobVertex.java:156)
... 25 more
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2154)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2178)
... 32 more
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:2060)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2152)
... 33 more
IOException异常: 400: Bad Request
如果您已正确配置所有内容但获得Bad Request
异常且 S3存储桶位于区域中eu-central-1
,则可能正在运行S3客户端,该客户端不支持Amazon的签名版本4。
[...]
Caused by: java.io.IOException: s3://<bucket-in-eu-central-1>/<endpoint> : 400 : Bad Request [...]
Caused by: org.jets3t.service.impl.rest.HttpException [...]
要么
com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception: Status Code: 400, AWS Service: Amazon S3, AWS Request ID: [...], AWS Error Code: null, AWS Error Message: Bad Request, S3 Extended Request ID: [...]
这不应该适用于我们的阴影Hadoop / Presto S3文件系统,但可以适用于Hadoop提供的S3文件系统。特别是,所有运行高达2.7.2的Hadoop版本NativeS3FileSystem
(取决于JetS3t 0.9.0
版本> = 0.9.4)都会受到影响,但用户也会报告这种情况S3AFileSystem
。
除了更改存储区域之外,您还可以通过请求用于请求身份验证的签名版本4来解决此问题 ,例如将其添加到Flink的JVM选项中flink-conf.yaml
(请参阅 配置):
env.java.opts: -Dcom.amazonaws.services.s3.enableV4
org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator中的NullPointerException
此异常通常是由跳过本地缓冲区目录配置引起fs.s3a.buffer.dir
的S3AFileSystem
。请参阅S3AFileSystem配置部分以了解如何S3AFileSystem
正确配置。
[...]
Caused by: java.lang.NullPointerException at
o.a.h.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.confChanged(LocalDirAllocator.java:268) at
o.a.h.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:344) at
o.a.h.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.createTmpFileForWrite(LocalDirAllocator.java:416) at
o.a.h.fs.LocalDirAllocator.createTmpFileForWrite(LocalDirAllocator.java:198) at
o.a.h.fs.s3a.S3AOutputStream.<init>(S3AOutputStream.java:87) at
o.a.h.fs.s3a.S3AFileSystem.create(S3AFileSystem.java:410) at
o.a.h.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:907) at
o.a.h.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:888) at
o.a.h.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:785) at
o.a.f.runtime.fs.hdfs.HadoopFileSystem.create(HadoopFileSystem.java:404) at
o.a.f.runtime.fs.hdfs.HadoopFileSystem.create(HadoopFileSystem.java:48) at
... 25 more