使用 Apache Beam 创建应用程序 - Amazon Kinesis Data Analytics
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

使用 Apache Beam 创建应用程序

在本练习中,您将创建一个使用 Apache Beam 转换数据的 Kinesis Data Analytics 应用程序。Apache Beam 是一种用于处理流数据的编程模型。有关在 Kinesis Data Analytics 中使用 Apache Beam 的信息,请参阅使用Apache Beam

注意

要为本练习设置所需的先决条件,请先完成入门指南 (DataStream API)练习。

创建相关资源

在为本练习创建 Kinesis Data Analytics 应用程序之前,您需要创建以下依赖资源:

  • 两个 Kinesis 数据流(ExampleInputStreamExampleOutputStream

  • 用于存储应用程序代码的 Amazon S3 存储桶 () 存储桶 (ka-app-code-<username>)

您可以使用控制台创建 Kinesis Streams 和 Amazon S3 存储桶。有关创建这些资源的说明,请参阅以下主题:

将示例记录写入输入流

在本节中,您将使用 Python 脚本将随机字符串写入流以供应用程序处理。

注意

此部分需要 Amazon SDK for Python (Boto)

  1. 使用以下内容创建名为 ping.py 的文件:

    import json import boto3 import random kinesis = boto3.client('kinesis') while True: data = random.choice(['ping', 'telnet', 'ftp', 'tracert', 'netstat']) print(data) kinesis.put_record( StreamName="ExampleInputStream", Data=data, PartitionKey="partitionkey")
  2. 运行 ping.py 脚本:

    $ python ping.py

    在完成本教程的其余部分时,请将脚本保持运行状态。

下载并检查应用程序代码

此示例的 Java 应用程序代码可从以下网址获得 GitHub。要下载应用程序代码,请执行以下操作:

  1. 如果尚未安装 Git 客户端,请安装它。有关更多信息,请参阅安装 Git

  2. 使用以下命令克隆远程存储库:

    git clone https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-java-examples
  3. 导航到 amazon-kinesis-data-analytics-java-examples/Beam目录。

应用程序代码位于 BasicBeamStreamingJob.java 文件中。请注意有关应用程序代码的以下信息:

  • 该应用程序使用 Apache Beam 通过调用名ParDo为的自定义转换函数来处理传入的记录PingPongFn

    调用该PingPongFn函数的代码如下所示:

    .apply("Pong transform", ParDo.of(new PingPongFn())
  • 使用 Apache Beam 的 Kinesis Data Analytics 应用程序需要以下组件。如果您不在您的pom.xml中包含这些组件和版本,则您的应用程序会从环境依赖项中加载错误的版本,并且由于版本不匹配,您的应用程序会在运行时崩溃。

    <jackson.version>2.10.2</jackson.version> ... <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId> <artifactId>jackson-module-jaxb-annotations</artifactId> <version>2.10.2</version> </dependency>
  • PingPongFn转换函数将输入数据传递到输出流中,除非输入数据为 ping,在这种情况下,它会向输出流发出字符串 pong\ n

    转换函数的代码如下:

    private static class PingPongFn extends DoFn<KinesisRecord, byte[]> { private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PingPongFn.class); @ProcessElement public void processElement(ProcessContext c) { String content = new String(c.element().getDataAsBytes(), StandardCharsets.UTF_8); if (content.trim().equalsIgnoreCase("ping")) { LOG.info("Ponged!"); c.output("pong\n".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } else { LOG.info("No action for: " + content); c.output(c.element().getDataAsBytes()); } } }

编译应用程序代码

要编译应用程序,请执行以下操作:

  1. 如果还没有 Java 和 Maven,请安装它们。有关更多信息,请参阅入门指南 (DataStream API)教程中的先决条件

  2. 使用以下命令编译应用程序:

    mvn package -Dflink.version=1.15.3 -Dflink.version.minor=1.8
    注意

    提供的源代码依赖于 Java 11 中的库。

编译应用程序将创建应用程序 JAR 文件 (target/basic-beam-app-1.0.jar)。

上传 Apache Flink 流式处理 Java 代码

在本部分中,您将应用程序代码上传到您在该创建相关资源部分创建的 Amazon S3 存储桶。

  1. 在 Amazon S3 控制台中,选择 ka-app-code- <username>存储桶,然后选择上传

  2. 选择文件步骤中,选择添加文件。导航到您在上一步中创建的 basic-beam-app-1.0.jar 文件。

  3. 您无需更改该对象的任何设置,因此,请选择 Upload (上传)

您的应用程序代码现存储在 Amazon S3 存储桶中,应用程序可以在此存储桶中进行访问。

创建并运行 Kinesis Data Analytics 应用程序

按照以下步骤,使用控制台创建、配置、更新和运行应用程序。

创建 应用程序

  1. 打开 Kinesis Data Analytics 控制台,网址为 https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics

  2. 在 Kinesis Data Analytics 仪表板上,选择创建分析应用程序

  3. Kinesis Analytics – 创建应用程序页面上,提供应用程序详细信息,如下所示:

    • 对于 Application name (应用程序名称),输入 MyApplication

    • 对于 Runtime (运行时),请选择 Apache Flink

      注意

      Kinesis Data Analytics 使用 Apache Flink 版本 1.15.2。

    • 将版本下拉列表保留为 Apache Flink 版本 1.15.2(推荐版本)

  4. 对于访问权限,请选择 Create / update IAM role (创建/更新 IAM 角色) kinesis-analytics-MyApplication-us-west-2

  5. 选择创建应用程序

注意

当您使用控制台创建 Kinesis Data Analytics 应用程序时,您可以选择为应用程序创建 IAM 角色和策略。您的应用程序使用此角色和策略访问其从属资源。这些 IAM 资源使用您的应用程序名称和区域命名,如下所示:

  • 策略:kinesis-analytics-service-MyApplication-us-west-2

  • 角色:kinesis-analytics-MyApplication-us-west-2

编辑 IAM 策略

编辑 IAM 策略以添加访问 Kinesis 数据流的权限。

  1. 通过以下网址打开 IAM 控制台:https://console.aws.amazon.com/iam/

  2. 选择策略。选择控制台在上一部分中为您创建的 kinesis-analytics-service-MyApplication-us-west-2 策略。

  3. Summary (摘要) 页面上,选择 Edit policy (编辑策略)。请选择 JSON 选项卡。

  4. 将以下策略示例中突出显示的部分添加到策略中。将示例账户 ID (012345678901) 替换为您的账户 ID。

    { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "ReadCode", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "logs:DescribeLogGroups", "s3:GetObjectVersion" ], "Resource": [ "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:*", "arn:aws:s3:::ka-app-code-<username>/basic-beam-app-1.0.jar" ] }, { "Sid": "DescribeLogStreams", "Effect": "Allow", "Action": "logs:DescribeLogStreams", "Resource": "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:*" }, { "Sid": "PutLogEvents", "Effect": "Allow", "Action": "logs:PutLogEvents", "Resource": "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:kinesis-analytics-log-stream" }, { "Sid": "ListCloudwatchLogGroups", "Effect": "Allow", "Action": [ "logs:DescribeLogGroups" ], "Resource": [ "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:*" ] }, { "Sid": "ReadInputStream", "Effect": "Allow", "Action": "kinesis:*", "Resource": "arn:aws:kinesis:us-west-2:012345678901:stream/ExampleInputStream" }, { "Sid": "WriteOutputStream", "Effect": "Allow", "Action": "kinesis:*", "Resource": "arn:aws:kinesis:us-west-2:012345678901:stream/ExampleOutputStream" } ] }

配置应用程序

  1. MyApplication页面上,选择配置

  2. Configure application (配置应用程序) 页面上,提供 Code location (代码位置)

    • 对于 Amazon S3 存储桶,输入ka-app-code-<username>

    • 在 Amazon S3 对象的路径中,输入basic-beam-app-1.0.jar

  3. Access to application resources (对应用程序的访问权限) 下,对于 Access permissions (访问权限),选择 Create / update IAM role (创建/更新 IAM 角色) kinesis-analytics-MyApplication-us-west-2

  4. 输入以下信息:

    组 ID
    BeamApplicationProperties InputStreamName ExampleInputStream
    BeamApplicationProperties OutputStreamName ExampleOutputStream
    BeamApplicationProperties AwsRegion us-west-2
  5. Monitoring (监控) 下,确保 Monitoring metrics level (监控指标级别) 设置为 Application (应用程序)

  6. 要进行CloudWatch 记录,请选中 “启用” 复选框。

  7. 选择更新

注意

当您选择启用 CloudWatch 日志记录时,Kinesis Data Analytics 会为您创建日志组和日志流。这些资源的名称如下所示:

  • 日志组:/aws/kinesis-analytics/MyApplication

  • 日志流:kinesis-analytics-log-stream

该日志流用于监控应用程序。这与应用程序用于发送结果的日志流不同。

运行应用程序

可以通过运行应用程序、打开 Apache Flink 仪表板并选择所需的 Flink 作业来查看 Flink 任务图。

您可以在 CloudWatch 控制台上查看 Kinesis Data Analytics 指标,以验证应用程序是否正常运行。

清理 Amazon 资源

本节包含清理在滚动窗口教程中创建的 Amazon 资源的过程。

删除 Kinesis Data Analytics

  1. 打开 Kinesis Data Analytics 控制台,网址为 https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics

  2. 在 Kinesis Data Analytics 面板中,选择MyApplication

  3. 在应用程序的页面中,选择 Delete (删除),然后确认删除。

删除 Kinesis Data Streams

  1. 打开 Kinesis 控制台,网址为:https://console.aws.amazon.com/kinesis

  2. 在 Kinesis Data Streams 面板中,选择ExampleInputStream

  3. ExampleInputStream页面中,选择 “删除 Kinesis Stream”,然后确认删除。

  4. Kinesis stream s 页面中 ExampleOutputStream,选择,选择 “操作”,选择 “删除”,然后确认删除。

删除您的Amazon S3 对象和存储桶

  1. 通过以下网址打开 Simple Storage Service(Amazon S3)控制台:https://console.aws.amazon.com/s3/

  2. 选择 ka-app-code- 存储桶。 <username>

  3. 选择 Delete (删除),然后输入存储桶名称以确认删除。

删除您的 IAM 资源

  1. 通过以下网址打开 IAM 控制台:https://console.aws.amazon.com/iam/

  2. 在导航栏中,选择策略

  3. 在筛选条件控件中,输入 kinesis

  4. 选择 kinesis-analytics-service-MyApplication- <your-region>策略。

  5. 选择 Policy Actions (策略操作),然后选择 Delete (删除)

  6. 在导航栏中,选择 Roles(角色)

  7. 选择 k inesis-analyticsMyApplication- <your-region>角色。

  8. 选择 Delete role (删除角色),然后确认删除。

删除您的 CloudWatch 资源

  1. 通过 https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/ 打开 CloudWatch 主机。

  2. 在导航栏中,选择 Logs (日志)

  3. 选择 /aws/kinesis-analytics/MyApplication 日志组。

  4. 选择 Delete Log Group (删除日志组),然后确认删除。

后续步骤

现在,您已经创建并运行了使用 Apache Beam 转换数据的基本 Kinesis Data Analytics 应用程序,请参阅以下应用程序,了解更高级的 Kinesis Data Analytics 解决方案的示例。