Für neue Projekte empfehlen wir, den neuen Managed Service für Apache Flink Studio anstelle von Kinesis Data Analytics for SQL Applications zu verwenden. Der Managed Service für Apache Flink Studio kombiniert Benutzerfreundlichkeit mit fortschrittlichen Analysefunktionen, sodass Sie in wenigen Minuten anspruchsvolle Anwendungen zur Stream-Verarbeitung erstellen können.
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Beispiele: Umwandeln von Daten
Es kann vorkommen, dass Ihr Anwendungscode eingehende Datensätze vorverarbeiten muss, bevor in Amazon Kinesis Data Analytics Analysen ausgeführt werden können. Dies kann aus verschiedenen Gründen der Fall sein. Beispielsweise entsprechen die Datensätze möglicherweise nicht den unterstützten Datensatzformaten, was zu nicht normalisierten Spalten in In-Application-Eingabe-Streams führen kann.
Dieser Abschnitt zeigt Beispiele für die Verwendung der verfügbaren Zeichenfolgenfunktionen zur Normalisierung von Daten und für die Extrahierung von Informationen, die Sie aus Zeichenfolgenspalten benötigen, usw. Der Abschnitt stellt darüber hinaus Datum-/Uhrzeitfunktionen bereit, die möglicherweise nützlich für Sie sind.
Vorverarbeiten von Streams mit Lambda
Informationen zur Vorverarbeitung von Streams mit AWS Lambdafinden Sie unter Vorverarbeitung von Daten mithilfe einer Lambda-Funktion.
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