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Flink 演算子と Flink アプリケーションでの高可用性 (HA、High Availability) の使用

このトピックでは、高可用性を設定する方法を示し、いくつかの異なるユースケースでどのように機能するかについて説明します。これには、ジョブマネージャーを使用している場合や Flink ネイティブ kubernetes を使用している場合が含まれます。

Flink 演算子の高可用性

Flink 演算子の高可用性を有効にすることで、障害発生時にスタンバイの Flink 演算子にフェイルオーバーして、演算子制御ループのダウンタイムを最小限に抑えることができます。高可用性はデフォルトで有効になっており、デフォルトの開始演算子レプリカ数は 2 です。values.yaml ファイルのレプリカフィールドは Helm チャート用に設定できます。

以下のフィールドがカスタマイズ可能です。

values.yaml ファイルに以下の設定を行うことで、演算子の HA を無効にできます。

...
imagePullSecrets: []

replicas: 1

# set this to false if you don't want HA
highAvailabilityEnabled: false
...

マルチ AZ 配置

複数のアベイラビリティーゾーンに演算子ポッドを作成します。これはソフト制約であり、別の AZ に十分なリソースがない場合、演算子ポッドは同じ AZ にスケジュールされます。

リーダーレプリカの決定

HA が有効になっている場合、レプリカはリースを使用してどの JM がリーダーかを判断し、リーダーの選定には K8s リースを使用します。リースを記述し、.Spec.Holder Identity フィールドを確認することで、現在のリーダーを判断できます

kubectl describe lease <Helm Install Release Name>-<NAMESPACE>-lease -n <NAMESPACE> | grep "Holder Identity"

Flink-S3 インタラクション

アクセス認証情報の設定

S3 バケットにアクセスするための適切な IAM 権限を IRSA に設定していることを確認してください。

S3 アプリケーションモードからジョブジャーを取得

Flink 演算子は S3 からのアプリケーションジャーの取得もサポートしています。FlinkDeployment 仕様で jarURI の S3 ロケーションを指定するだけです。

この機能は、PyFlink スクリプトのような他のアーティファクトのダウンロードにも使用できます。結果として生じる Python スクリプトはパス /opt/flink/usrlib/ の下にドロップされます。

以下の例は、PyFlink ジョブにこの機能を使用する方法を示しています。jarURI フィールドと args フィールドに注意してください。

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: python-example
spec:
  image: <YOUR CUSTOM PYFLINK IMAGE>
  emrReleaseLabel: "emr-6.12.0-flink-latest"
  flinkVersion: v1_16
  flinkConfiguration:
    taskmanager.numberOfTaskSlots: "1"
  serviceAccount: flink
  jobManager:
    highAvailabilityEnabled: false
    replicas: 1
    resource:
      memory: "2048m"
      cpu: 1
  taskManager:
    resource:
      memory: "2048m"
      cpu: 1
  job:
    jarURI: "s3://<S3-BUCKET>/scripts/pyflink.py" # Note, this will trigger the artifact download process
    entryClass: "org.apache.flink.client.python.PythonDriver"
    args: ["-pyclientexec", "/usr/local/bin/python3", "-py", "/opt/flink/usrlib/pyflink.py"]
    parallelism: 1
    upgradeMode: stateless

Flink S3 コネクタ

Flink には 2 つの S3 コネクタ (下記参照) が同梱されています。以下のセクションでは、どのコネクタをどのような場合に使用するかについて説明します。

チェックポイント: Presto S3 コネクタ

FlinkDeployment 仕様の例:

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: basic-example
spec:
  flinkConfiguration:
    taskmanager.numberOfTaskSlots: "2"
    state.checkpoints.dir: s3p://<BUCKET-NAME>/flink-checkpoint/

S3 への読み取りと書き込み: Hadoop S3 コネクタ

FlinkDeployment 仕様の例

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: basic-example
spec:
  job:
    jarURI: local:///opt/flink/examples/streaming/WordCount.jar
    args: [ "--input", "s3a://<INPUT BUCKET>/PATH", "--output", "s3a://<OUTPUT BUCKET>/PATH" ]
    parallelism: 2
    upgradeMode: stateless

Flink ジョブマネージャー

Flink デプロイの高可用性 (HA、High Availability) により、一時的なエラーが発生して JobManager がクラッシュした場合でも、ジョブを継続して進行させることができます。ジョブは HA が有効になっている正常な最後のチェックポイントから再開されます。HA が有効になっていないと、Kubernetes は JobManager を再起動しますが、ジョブは新しいジョブとして開始され、進行状況は失われます。HA を設定したら、JobManager で一時的な障害が発生した場合に参照できるように HA メタデータを永続ストレージに保存し、正常な最後のチェックポイントからジョブを再開するように Kubernetes に指示できます。

Flink ジョブでは HA がデフォルトで有効になっています (レプリカ数は 2 に設定されているため、HA メタデータを保持するための S3 ストレージロケーションを指定する必要があります)。

HA 設定

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: basic-example
spec:
  flinkConfiguration:
    taskmanager.numberOfTaskSlots: "2"
  executionRoleArn: "<JOB EXECUTION ROLE ARN>"
  emrReleaseLabel: "emr-6.13.0-flink-latest"
  jobManager:
    resource:
      memory: "2048m"
      cpu: 1
    replicas: 2
    highAvailabilityEnabled: true
    storageDir: "s3://<S3 PERSISTENT STORAGE DIR>"
  taskManager:
    resource:
      memory: "2048m"
      cpu: 1

以下は、Job Manager (.spec.jobManager で定義されている) における上記の HA 設定の説明です。

ポッドのローカリティ

HA を有効にすると、Job Manager ポッドと Task Manager ポッドを同じ AZ にコロケーションしようとするため、パフォーマンスが向上します (同じ AZs)。これはベストエフォートプロセスです。つまり、Job Manager ポッドと Task Manager ポッドの大部分がスケジュールされている AZ に十分なリソースがない場合、残りのポッドは引き続きスケジュールされますが、この AZ 外のノードになる可能性があります。

リーダーレプリカの決定

HA が有効になっている場合、レプリカはリースを使用してどの JM がリーダーかを判断し、このメタデータを保存するデータストアとして K8s Configmap を使用します。リーダーを特定する場合は、Configmap の内容とデータ内のキー org.apache.flink.k8s.leader.restserver を確認し、IP アドレスを持つ K8s ポッドを見つけてください。以下の bash コマンドを使用することもできます。

ip=$(kubectl get configmap -n <NAMESPACE> <JOB-NAME>-cluster-config-map -o json | jq -r ".data[\"org.apache.flink.k8s.leader.restserver\"]" | awk -F: '{print $2}' | awk -F '/' '{print $3}')
kubectl get pods -n NAMESPACE  -o json | jq -r ".items[] | select(.status.podIP == \"$ip\") | .metadata.name"

Flink ジョブ – ネイティブ Kubernetes

Amazon EMR 6.13.0 以降では、Amazon EKS クラスター上で高可用性モードで Flink アプリケーションを実行できるよう、Flink ネイティブの Kubernetes をサポートしています。

Flink の高可用性機能を有効にするには、run-application CLI コマンドを実行するときに次の Flink パラメータを指定します。パラメータは例の下に定義されています。

-Dhigh-availability.type=kubernetes \
-Dhigh-availability.storageDir=S3://DOC-EXAMPLE-STORAGE-BUCKET \
-Dfs.s3a.aws.credentials.provider="com.amazonaws.auth.WebIdentityTokenCredentialsProvider" \
-Dkubernetes.jobmanager.replicas=3 \
-Dkubernetes.cluster-id=example-cluster