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Tutorial: Verarbeiten Sie Aktiendaten in Echtzeit mit KPL und KCL 1.x
Im Szenario dieses Tutorials werden Wertpapierdaten in einen Datenstrom geschrieben. Zudem wird eine einfache Anwendung mit Amazon Kinesis Data Streams erstellt, die Berechnungen mit dem Stream durchführt. Sie lernen, wie Sie einen Stream von Datensätzen an Kinesis Data Streams senden und eine Anwendung implementieren, die die Datensätze nahezu in Echtzeit verarbeitet und verarbeitet.
Wichtig
Nachdem Sie einen Stream erstellt haben, fallen für Ihr Konto geringe Gebühren für die Nutzung von Kinesis Data Streams an, da Kinesis Data Streams nicht für das AWS kostenlose Kontingent in Frage kommt. Nach dem Start der Konsumentenanwendung fallen nominale Gebühren für die Amazon-DynamoDB-Nutzung an. Die Konsumentenanwendung verwendet DynamoDB zum Verfolgen des Verarbeitungsstatus. Wenn Sie mit dieser Anwendung fertig sind, sollten Sie Ihre AWS -Ressourcen löschen, damit keine weiteren Gebühren anfallen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen von -Ressourcen.
Der Code greift nicht auf tatsächliche Wertpapierdaten zu, sondern simuliert nur deren Strom. Dazu werden zufällige Wertpapierdaten erzeugt. Ausgangspunkt sind dabei echte Marktdaten der 25 führenden Aktien gemäß Börsenkapitalisierung von Februar 2015. Wenn Sie Zugriff auf einen Echtzeit-Stream von Wertpapierdaten haben, möchten Sie vermutlich nützliche, zeitnahe Statistiken aus den Stream-Daten erzeugen. Sie können beispielsweise eine Zeitfensteranalyse durchführen, um festzustellen, welche Aktie in den letzten 5 Minuten am häufigsten erworben wurde. Oder Sie möchten im Falle eines zu großen Verkaufsauftrags (d. h. zu viele Anteile) benachrichtigt werden. Der Code in diesem Tutorial kann erweitert werden, um solche Funktionen bereitzustellen.
Sie können die Schritte in diesem Tutorial auf Ihrem Desktop- oder Laptop-Computer durcharbeiten und sowohl den Producer- als auch den Consumer-Code auf demselben Computer oder auf einer beliebigen Plattform ausführen, die die definierten Anforderungen unterstützt, z. B. Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2).
Bei den gezeigten Beispielen wird die Region USA West (Oregon) verwendet. Sie funktionieren aber auch für alle anderen AWS -Regionen, die Kinesis Data Streams unterstützen.
Aufgaben
- Erfüllen der Voraussetzungen
- Erstellen Sie einen Datenstream
- Erstellen Sie eine IAM Richtlinie und einen Benutzer
- Laden Sie den Implementierungscode herunter und erstellen Sie ihn
- Implementieren Sie den Hersteller
- Implementieren Sie den Verbraucher
- (Optional) Erweitern Sie die Zahl der Verbraucher
- Bereinigen von -Ressourcen