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E-MapReduce:Consulter les journaux des jobs Flink et l'interface web Flink

Dernière mise à jour :Sep 21, 2026

Consultez les journaux d'un job Flink en cours d'exécution et accédez à l'interface web Flink.

Prérequis

Vous avez créé un cluster Flink dans la console E-MapReduce on ACK. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Démarrage rapide.

Consulter les journaux des jobs Flink

  1. Connectez-vous à la console EMR on ACK.

  2. Sur la page EMR on ACK, localisez le cluster cible et cliquez sur le lien de la colonne ACK Cluster.

  3. Sur la page Pods, repérez le pod concerné et cliquez sur Log dans la colonne Actions.

    Les journaux du JobManager ou du TaskManager correspondant s'affichent.

Accéder à l'interface web Flink

  1. Connectez-vous au cluster Kubernetes avec kubectl. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Obtenir le fichier kubeconfig d'un cluster et utiliser kubectl pour se connecter au cluster.

    Vous pouvez également vous connecter au cluster Kubernetes via les API. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Utiliser l'API Kubernetes.

  2. Exécutez la commande suivante pour rediriger le service Flink JobManager vers un port local.

    kubectl port-forward -n <yourClusterId> svc/basic-emr-example-rest 18088:8081
    Remarque

    Remplacez les paramètres suivants dans l'exemple de commande :

    • <yourClusterId> : ID de votre cluster. Vous trouverez cet identifiant sur la page de gestion du cluster dans la console E-MapReduce on ACK.

    • svc/basic-emr-example-rest : Nom du service associé à votre job Flink. Exécutez la commande kubectl get svc -n <yourClusterId> pour afficher tous les services Kubernetes. Sélectionnez le service dont le nom respecte le format <flink_deployment_name>-rest.

  3. Dans un navigateur web, accédez à l'adresse http://127.0.0.1:18088/#/overview pour consulter l'état du job.

    La page indique 0 Available Task Slots, 2 Total Task Slots et 1 Task Managers. La section Running Jobs affiche 1 job. La liste Running Job List comprend un job nommé State machine job dont l'état est RUNNING, et ses quatre tâches sont toutes en cours d'exécution.