Nach reiflicher Überlegung haben wir beschlossen, Amazon Kinesis Data Analytics für SQL Anwendungen in zwei Schritten einzustellen:

1. Ab dem 15. Oktober 2025 können Sie keine neuen Kinesis Data Analytics für SQL Anwendungen erstellen.

2. Wir werden Ihre Anwendungen ab dem 27. Januar 2026 löschen. Sie können Ihre Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications weder starten noch betreiben. SQLAb diesem Zeitpunkt ist kein Support mehr für Amazon Kinesis Data Analytics verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Einstellung von Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications.

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.

Parallelisieren von Eingabe-Streams zur Steigerung des Durchsatzes

Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendungen können mehrere In-Application-Streams unterstützen, um eine Anwendung über den Durchsatz eines einzelnen In-Application-Eingabe-Streams hinaus zu skalieren. Weitere Informationen zu In-Application-Eingabe-Streams finden Sie unter Amazon Kinesis Data Analytics für SQL-Anwendungen: So funktioniert's.

In fast allen Fällen skaliert Amazon Kinesis Data Analytics Ihre Anwendung, um die Kapazität der Kinesis-Streams oder Firehose-Quellstreams zu bewältigen, die in Ihre Anwendung einfließen. Wenn der Durchsatz Ihres Quell-Streams jedoch den Durchsatz eines einzelnen In-Application-Eingabe-Streams überschreitet, können Sie die Zahl der von Ihrer Anwendung verwendeten In-Application-Eingabe-Streams explizit erhöhen. Sie führen dies mithilfe des Parameters InputParallelism aus.

Wenn der Parameter InputParallelism größer als eins ist, teilt Amazon Kinesis Data Analytics die Partitionen Ihres Quell-Streams gleichmäßig auf die In-Application-Streams auf. Wenn Ihr Quell-Stream beispielsweise über 50 Shards verfügt und Sie InputParallelism auf 2 festgelegt haben, erhält jeder In-Application-Eingabe-Stream die Eingabe von 25 Quell-Stream-Shards.

Wenn Sie die Zahl der In-Application-Streams erhöhen, muss Ihre Anwendung auf die Daten in jedem Stream explizit zugreifen. Weitere Informationen zum Zugriff auf mehrere In-Application-Streams in Ihrem Code finden Sie unter Zugriff auf getrennte In-Application-Streams in Ihrer Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendung.

Obwohl Kinesis Data Streams und Firehose-Stream-Shards beide auf die gleiche Weise auf In-Application-Streams aufgeteilt sind, unterscheiden sie sich in der Art und Weise, wie sie Ihrer Anwendung angezeigt werden:

Testen, ob die Zahl der In-Application-Eingabe-Streams erhöht werden sollte

In der Mehrzahl der Fälle kann ein einzelner In-Application-Eingabe-Stream den Durchsatz eines einzelnen Quell-Streams verarbeiten, abhängig von Komplexität und Größe der Eingabe-Streams. Um festzustellen, ob Sie die Anzahl der In-Application-Eingabe-Streams erhöhen müssen, können Sie die MillisBehindLatest Metriken InputBytes und in Amazon überwachen CloudWatch.

Wenn die Metrik InputBytes größer als 100 MB/s ist (oder voraussichtlich größer als diese Rate sein wird), kann dies zu einer Erhöhung von MillisBehindLatest und zu einer Erhöhung der Auswirkung von Anwendungsproblemen führen. Um dies zu Adressieren, empfehlen wir die folgenden Sprachauswahl für Ihre Anwendung:

Wenn die MillisBehindLatest-Metrik eines der folgenden Merkmale aufweist, sollten Sie die InputParallelism-Einstellung Ihrer Anwendung erhöhen:

Sie müssen die InputParallelism-Einstellung Ihrer Anwendung nicht erhöhen, wenn Folgendes zutrifft:

Weitere Informationen zur Verwendung von CloudWatchfinden Sie im CloudWatch -Benutzerhandbuch.

Implementieren mehrerer In-Application-Eingabe-Streams

Sie können beim Erstellen einer Anwendung die Anzahl der In-Application-Eingabe-Streams mittels CreateApplication festlegen. Nach der Erstellung einer Anwendung legen Sie diese Zahl mittels UpdateApplication fest.

Festlegen der Zahl der Eingabe-Streams für eine neue Anwendung

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit der API-Aktion CreateApplication die Zahl der Eingabe-Streams einer neuen Anwendung auf 2 festzulegen.

Mehr über CreateApplication erfahren Sie unter CreateApplication.

{
   "ApplicationCode": "<The SQL code the new application will run on the input stream>",
   "ApplicationDescription": "<A friendly description for the new application>",
   "ApplicationName": "<The name for the new application>",
   "Inputs": [ 
    { 
      "InputId": "ID for the new input stream",
      "InputParallelism": { 
        "Count": 2
    }],
   "Outputs": [ ... ],
	}]
}

Festlegen der Zahl der Eingabe-Streams für eine vorhandene Anwendung

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit der API-Aktion UpdateApplication die Zahl der Eingabe-Streams einer vorhandenen Anwendung auf 2 festzulegen.

Mehr über Update_Application erfahren Sie unter UpdateApplication.

{
   "InputUpdates": [ 
      { 
         "InputId": "yourInputId",
         "InputParallelismUpdate": { 
            "CountUpdate": 2
         }
      }
   ],
}

Zugriff auf getrennte In-Application-Streams in Ihrer Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendung

Um mehrere In-Application-Eingabe-Streams in Ihrer Anwendung zu verwenden, müssen Sie diese explizit aus den verschiedenen Streams auswählen. Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie mehrere Eingabe-Streams in der Anwendung abfragen, die Sie in der Einführungsübung erstellt haben.

Im folgenden Beispiel werden die einzelnen Quell-Streams zunächst mittels COUNT zusammengefasst, bevor sie zu einem einzelnen In-Application-Stream mit dem Namen in_application_stream001 kombiniert werden. Die Zusammenfassung der Quell-Streams im Voraus hilft, sicherzustellen, dass der kombinierte In-Application-Stream den Datenverkehr aus mehreren Streams verarbeiten kann, ohne überlastet zu werden.

CREATE OR REPLACE STREAM in_application_stream_001 (
    ticker VARCHAR(64),
    ticker_count INTEGER
);

CREATE OR REPLACE PUMP pump001 AS 
INSERT INTO in_application_stream_001
SELECT STREAM ticker_symbol, COUNT(ticker_symbol)
FROM source_sql_stream_001
GROUP BY STEP(source_sql_stream_001.rowtime BY INTERVAL '60' SECOND),
    ticker_symbol; 
        
CREATE OR REPLACE PUMP pump002 AS 
INSERT INTO in_application_stream_001
SELECT STREAM ticker_symbol, COUNT(ticker_symbol)
FROM source_sql_stream_002
GROUP BY STEP(source_sql_stream_002.rowtime BY INTERVAL '60' SECOND),
    ticker_symbol;
        

Das vorherige Codebeispiel produziert im in_application_stream001 eine Ausgabe ähnlich der folgenden:

Weitere Überlegungen

Beachten Sie Folgendes, wenn Sie mehrere Eingabe-Streams verwenden: