Beispiel: Abrufen der am häufigsten auftretenden Werte (TOP_K_ITEMS_TUMBLING)

Melden Sie sich bei AWS Management Console an 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 dann einen Stream mit einer Shard. Weitere Informationen finden Sie unter Einen Stream erstellen im Amazon Kinesis Data Streams-Entwicklerhandbuch.

Um Datensätze an einen Kinesis-Datenstream in einer Produktionsumgebung zu schreiben, empfiehlt sich die Verwendung der Kinesis Client Library oder der API der Kinesis-Daten-Streams. Der Einfachheit halber werden in diesem Beispiel mit dem Python-Skript Datensätze generiert. Führen Sie den Code aus, um die Beispiel-Ticker-Datensätze zu füllen. Dieser einfache Code schreibt kontinuierlich einen zufälligen Ticker-Datensatz an den Stream. Lassen Sie das Skript laufen, sodass Sie in einem späteren Schritt das Anwendungsschema erstellen können.

 
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 Managed Service für Apache Flink-Konsole 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. 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 weist eine Spalte auf.

3. 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).

4. 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), 
     "MOST_FREQUENT_VALUES" BIGINT
   );
   
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
       INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
       SELECT STREAM * 
           FROM TABLE (TOP_K_ITEMS_TUMBLING(
               CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"),
               'TICKER',         -- name of column in single quotes
               5,                       -- number of the most frequently occurring values
               60                       -- tumbling window size in seconds
               )
           );  

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.