Tras considerarlo detenidamente, hemos decidido retirar las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL en dos pasos:
1. A partir del 15 de octubre de 2025, no podrá crear nuevas aplicaciones de Kinesis Data Analytics para SQL.
2. Eliminaremos sus aplicaciones a partir del 27 de enero de 2026. No podrá iniciar ni utilizar sus aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir de ese momento, el servicio de soporte de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL dejará de estar disponible. Para obtener más información, consulte Retirada de las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL.
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Paso 1: Preparar los datos
Antes de crear una aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics para este ejemplo, debe crear un flujo de datos de Kinesis para utilizarla como origen de streaming para su aplicación. También debe ejecutar código de Python para escribir datos simulados de tensión arterial en la secuencia.
Temas
Paso 1.1: crear un flujo de datos de Kinesis
En esta sección creará un flujo de datos de Kinesis denominada ExampleInputStream
. Puede crear este flujo de datos utilizando el AWS Management Console o el AWS CLI.
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Para utilizar la consola:
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Elija Flujos de datos en el panel de navegación. A continuación, elija Create Kinesis stream (Crear secuencia de Kinesis).
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Escriba
ExampleInputStream
como nombre del parámetro. Para el número de fragmentos, escriba1
.
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Como alternativa, para usar el AWS CLI para crear el flujo de datos, ejecute el siguiente comando:
$ aws kinesis create-stream --stream-name ExampleInputStream --shard-count 1
Paso 1.2: Escribir registros de muestra en la secuencia de entrada
En este paso, ejecutará código de Python para generar continuamente registros de muestra y escribirlos en el flujo de datos que ha creado.
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Instale Python y pip.
Para obtener información sobre la instalación de Python, consulte Python
. Puede instalar dependencias con pip. Para obtener información sobre la instalación de pip, consulte Installation
en la documentación de pip. -
Ejecute el siguiente código de Python. Puede cambiar la región por la que desee utilizar en este ejemplo. El comando
put-record
en el código escribe los registros JSON en la secuencia.from enum import Enum import json import random import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" class PressureType(Enum): low = "LOW" normal = "NORMAL" high = "HIGH" def get_blood_pressure(pressure_type): pressure = {"BloodPressureLevel": pressure_type.value} if pressure_type == PressureType.low: pressure["Systolic"] = random.randint(50, 80) pressure["Diastolic"] = random.randint(30, 50) elif pressure_type == PressureType.normal: pressure["Systolic"] = random.randint(90, 120) pressure["Diastolic"] = random.randint(60, 80) elif pressure_type == PressureType.high: pressure["Systolic"] = random.randint(130, 200) pressure["Diastolic"] = random.randint(90, 150) else: raise TypeError return pressure def generate(stream_name, kinesis_client): while True: rnd = random.random() pressure_type = ( PressureType.low if rnd < 0.005 else PressureType.high if rnd > 0.995 else PressureType.normal ) blood_pressure = get_blood_pressure(pressure_type) print(blood_pressure) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(blood_pressure), PartitionKey="partitionkey", ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
Paso siguiente
Paso 2: Crear una aplicación de análisis