步骤 3：为 Apache Flink 应用程序创建、运行 Kinesis Data Analytics for

创建数据流 (Amazon CLI)

1. 要创建第一个直播 (ExampleInputStream)，请使用以下 Amazon Kinesiscreate-streamAmazon CLI 命令。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleInputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-west-2 \
   --profile adminuser

2. 要创建应用程序用来写入输出的第二个流，请运行同一命令（将流名称更改为 ExampleOutputStream）。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleOutputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-west-2 \
   --profile adminuser

1. 使用以下内容创建名为 stock.py 的文件：

   
       import datetime
       import json
       import random
       import boto3
   
       STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
       def get_data():
           return {
               'event_time': datetime.datetime.now().isoformat(),
               'ticker': random.choice(['AAPL', 'AMZN', 'MSFT', 'INTC', 'TBV']),
               'price': round(random.random() * 100, 2)}
   
   
       def generate(stream_name, kinesis_client):
           while True:
               data = get_data()
               print(data)
               kinesis_client.put_record(
                   StreamName=stream_name,
                   Data=json.dumps(data),
                   PartitionKey="partitionkey")
   
   
       if __name__ == '__main__':
           generate(STREAM_NAME, boto3.client('kinesis', region_name='us-west-2'))

2. 在本教程的后面部分，您运行 stock.py 脚本，以将数据发送到应用程序。

   $ python stock.py

1. 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

2. 导航到 amazon-kinesis-data-analytics-java-examples/GettingStarted目录。

编译应用程序代码

1. 要使用您的应用程序代码，您将其编译和打包成 JAR 文件。您可以通过两种方式之一编译和打包您的代码：

   • 使用命令行 Maven 工具。在包含 pom.xml 文件的目录中通过运行以下命令创建您的 JAR 文件：

     mvn package -Dflink.version=1.15.3

   • 设置开发环境。有关详细信息，请参阅您的开发环境文档。

     注意

     提供的源代码依赖于 Java 11 中的库。

   您可以作为 JAR 文件上传您的包，也可以将包压缩为 ZIP 文件并上传。如果您使用 Amazon CLI 创建应用程序，您可以指定您的代码内容类型（JAR 或 ZIP）。

2. 如果编译时出错，请验证 JAVA_HOME 环境变量设置正确。

上传应用程序代码

1. 通过以下网址打开 Amazon S3 控制台：https://console.aws.amazon.com/s3/。

2. 选择 Create bucket (创建存储桶)。

3. ka-app-code-<username>在存储段名称字段中输入。将后缀（如您的用户名）添加到存储桶名称，以使其具有全局唯一性。选择下一步。

4. 在配置选项步骤中，让设置保持原样，然后选择下一步。

5. 在设置权限步骤中，让设置保持原样，然后选择下一步。

6. 选择创建桶。

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

8. 在选择文件步骤中，选择添加文件。导航到您在上一步中创建的 aws-kinesis-analytics-java-apps-1.0.jar 文件。选择下一步。

9. 您无需更改该对象的任何设置，因此，请选择 Upload (上传)。

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. 在 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。

   • 对于描述，输入 My java test app。

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

   • 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。

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. 在 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",
                   "s3:GetObjectVersion"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::ka-app-code-username/aws-kinesis-analytics-java-apps-1.0.jar"
               ]
           },
           {
               "Sid": "DescribeLogGroups",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:DescribeLogGroups"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:*"
               ]
           },
           {
               "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": "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"
           }
       ]
   }

1. 在MyApplication页面上，选择配置。

2. 在 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aws-kinesis-analytics-java-apps-1.0.jar。

3. 在 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. 在 Properties (属性) 下，对于 Group ID (组 ID)，输入 ProducerConfigProperties。

5. 输入以下应用程序属性和值：

   组 ID	键	值
   ProducerConfigProperties	flink.inputstream.initpos	LATEST
   ProducerConfigProperties	aws.region	us-west-2
   ProducerConfigProperties	AggregationEnabled	false

6. 在 Monitoring (监控) 下，确保 Monitoring metrics level (监控指标级别) 设置为 Application (应用程序)。

7. 要进行CloudWatch 记录，请选中 “启用” 复选框。

8. 选择更新。

创建 IAM 角色

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

2. 在导航窗格中，选择 Roles (角色) 和 Create Role (创建角色)。

3. 在 “选择可信身份类型” 下，选择 “Amazon服务”。在 Choose the service that will use this role (选择将使用此角色的服务) 下，选择 Kinesis。在选择您的使用案例下，选择 Kinesis Analytics。

   选择Next: Permissions（下一步: 权限）。

4. 在 Attach permissions policies 页面上，选择 Next: Review。在创建角色后，您可以附加权限策略。

5. 在创建角色页面上KA-stream-rw-role，输入角色名称。选择 Create role（创建角色）。

   现在，您已经创建了一个名为的新 IAM 角色KA-stream-rw-role。接下来，您更新角色的信任和权限策略。

6. 将权限策略附加到角色。

   注意

   在本练习中，Kinesis Data Analytics 扮演这个角色，既可以从 Kinesis 数据流（源）读取数据，也可以将输出写入另一个 Kinesis 数据流。因此，您附加在上一步（创建权限策略）中创建的策略。

   1. 在 Summary (摘要) 页上，选择 Permissions (权限) 选项卡。

   2. 选择附加策略。

   3. 在搜索框中，输入 KAReadSourceStreamWriteSinkStream（您在上一部分中创建的策略）。

   4. 选择 KAReadSourceStreamWriteSinkStream 策略，然后选择 “附加策略”。

1. 将以下 JSON 代码保存到名为 create_request.json 的文件中。将示例角色 ARN 替换为您之前创建的角色的 ARN。将存储桶 ARN 后缀 (username) 替换为在前一部分中选择的后缀。将服务执行角色中的示例账户 ID (012345678901) 替换为您的账户 ID。

   {
       "ApplicationName": "test",
       "ApplicationDescription": "my java test app",
       "RuntimeEnvironment": "FLINK-1_15",
       "ServiceExecutionRole": "arn:aws:iam::012345678901:role/KA-stream-rw-role",
       "ApplicationConfiguration": {
           "ApplicationCodeConfiguration": {
               "CodeContent": {
                   "S3ContentLocation": {
                       "BucketARN": "arn:aws:s3:::ka-app-code-username",
                       "FileKey": "aws-kinesis-analytics-java-apps-1.0.jar"
                   }
               },
               "CodeContentType": "ZIPFILE"
           },
           "EnvironmentProperties":  { 
            "PropertyGroups": [ 
               { 
                  "PropertyGroupId": "ProducerConfigProperties",
                  "PropertyMap" : {
                       "flink.stream.initpos" : "LATEST",
                       "aws.region" : "us-west-2",
                       "AggregationEnabled" : "false"
                  }
               },
               { 
                  "PropertyGroupId": "ConsumerConfigProperties",
                  "PropertyMap" : {
                       "aws.region" : "us-west-2"
                  }
               }
            ]
         }
       }
   }
   
   

2. 使用上述请求执行 CreateApplication 操作来创建应用程序：

   aws kinesisanalyticsv2 create-application --cli-input-json file://create_request.json

启动应用程序

1. 将以下 JSON 代码保存到名为 start_request.json 的文件中。

   {
       "ApplicationName": "test",
       "RunConfiguration": {
           "ApplicationRestoreConfiguration": { 
            "ApplicationRestoreType": "RESTORE_FROM_LATEST_SNAPSHOT"
            }
       }
   }
   

2. 使用上述请求执行 StartApplication 操作来启动应用程序：

   aws kinesisanalyticsv2 start-application --cli-input-json file://start_request.json

停止应用程序

1. 将以下 JSON 代码保存到名为 stop_request.json 的文件中。

   {
      "ApplicationName": "test"
   }
   

2. 使用下面的请求执行 StopApplication 操作来停止应用程序：

   aws kinesisanalyticsv2 stop-application --cli-input-json file://stop_request.json

更新应用程序的环境属性

1. 将以下 JSON 代码保存到名为 update_properties_request.json 的文件中。

   {"ApplicationName": "test",
      "CurrentApplicationVersionId": 1,
      "ApplicationConfigurationUpdate": { 
         "EnvironmentPropertyUpdates": { 
            "PropertyGroups": [ 
               { 
                  "PropertyGroupId": "ProducerConfigProperties",
                  "PropertyMap" : {
                       "flink.stream.initpos" : "LATEST",
                       "aws.region" : "us-west-2",
                       "AggregationEnabled" : "false"
                  }
               },
               { 
                  "PropertyGroupId": "ConsumerConfigProperties",
                  "PropertyMap" : {
                       "aws.region" : "us-west-2"
                  }
               }
            ]
         }
      }
   }
   

2. 使用前面的请求执行 UpdateApplication 操作以更新环境属性：

   aws kinesisanalyticsv2 update-application --cli-input-json file://update_properties_request.json