Beispiel: Transformieren von DateTime Werten

Melden Sie sich bei der an AWS Management Console und öffnen Sie die Kinesis-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/kinesis.

Klicken Sie im Navigationsbereich auf Data Streams (Daten-Streams).

Klicken Sie auf Create Kinesis stream (Kinesis-Stream erstellen) und erstellen Sie einen Stream mit einer Shard.

Führen Sie den folgenden Python-Code aus, um den Stream mit Beispieldaten zu füllen. Dieser einfache Code schreibt kontinuierlich einen Datensatz mit einem zufälligen Tickersymbol und dem aktuellen Zeitstempel in den Stream.

 
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"))

Öffnen Sie die Flink-Konsole Managed Service für Apache Flink unter https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics.

Klicken Sie auf Create application (Anwendung erstellen), geben Sie einen Anwendungsnamen ein und klicken Sie erneut auf Create application (Anwendung erstellen).

Wählen Sie auf der Detailseite der Anwendung Connect streaming data (Streaming-Daten verbinden), um eine Verbindung mit der Quelle herzustellen.

Gehen Sie auf der Seite Connect to source (Mit Quelle verbinden) wie folgt vor:

1. Wählen Sie den Stream aus, den Sie im vorherigen Abschnitt erstellt haben.

2. Wählen Sie die Option zum Erstellen einer IAM-Rolle.

3. Klicken Sie auf Discover schema (Schema erkennen). Warten Sie, bis die Konsole das abgeleitete Schema und die Beispieldatensätze anzeigt, die zum Ableiten des Schemas für den erstellten In-Application-Stream verwendet werden. Das abgeleitete Schema verfügt über zwei Spalten.

4. Klicken Sie auf Edit schema (Schema bearbeiten). Ändern Sie den Wert für Column type (Spaltentyp) der Spalte EVENT_TIME in TIMESTAMP.

5. Wählen Sie Save schema and update stream samples (Schema speichern und Stream-Beispiel aktualiseren). Nachdem die Konsole das Schema gespeichert hat, klicken Sie auf Exit (Beenden).

6. Wählen Sie Save and continue aus.

Klicken Sie auf der Detailseite der Anwendung auf Go to SQL editor (Gehe zu SQL-Editor). Um die Anwendung zu starten, wählen Sie im angezeigten Dialogfeld Yes, start application (Ja, Anwendung starten) aus.

Schreiben Sie im SQL-Editor den Anwendungscode und überprüfen Sie die Ergebnisse wie folgt:

1. Kopieren Sie den folgenden Anwendungscode und fügen Sie diesen in den Editor ein.

   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
       TICKER VARCHAR(4), 
       event_time TIMESTAMP, 
       five_minutes_before TIMESTAMP, 
       event_unix_timestamp BIGINT,
       event_timestamp_as_char VARCHAR(50),
       event_second INTEGER);
   
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
   
   SELECT STREAM 
       TICKER, 
       EVENT_TIME,
       EVENT_TIME - INTERVAL '5' MINUTE,
       UNIX_TIMESTAMP(EVENT_TIME),
       TIMESTAMP_TO_CHAR('yyyy-MM-dd hh:mm:ss', EVENT_TIME),
       EXTRACT(SECOND FROM EVENT_TIME) 
   FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
   

2. Klicken Sie auf Save and run SQL (SQL speichern und ausführen). Auf der Registerkarte Real-time analytics (Echtzeitanalyse) können Sie alle In-Application-Streams sehen, die von der Anwendung erstellt wurden, und die Daten überprüfen.