Paso 1: Preparar los datos - Guía para desarrolladores de Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicaciones

Tras considerarlo detenidamente, hemos decidido interrumpir Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicaciones en dos pasos:

1. A partir del 15 de octubre de 2025, no podrá crear nuevos Kinesis Data Analytics SQL para aplicaciones.

2. Eliminaremos sus aplicaciones a partir del 27 de enero de 2026. No podrá iniciar ni utilizar Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicaciones. A partir de ese momento, el soporte para Amazon Kinesis Data Analytics dejará SQL de estar disponible. Para obtener más información, consulte Suspensión de Amazon Kinesis Data Analytics SQL for Applications.

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Paso 1: Preparar los datos

Antes de crear una aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics para este ejemplo, debe crear una secuencia 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.

Paso 1.1: Crear una secuencia de datos de Kinesis

En esta sección creará una secuencia de datos de Kinesis denominada ExampleInputStream. Puede crear esta secuencia de datos utilizando la AWS Management Console o la AWS CLI.

  • Para utilizar la consola:

    1. Inicie sesión en la AWS Management Console y abra la consola de Kinesis en https://console.aws.amazon.com/kinesis.

    2. Elija Data Streams (Secuencias de datos) en el panel de navegación. A continuación, elija Create Kinesis stream (Crear secuencia de Kinesis).

    3. Escriba ExampleInputStream como nombre del parámetro. Para el número de fragmentos, escriba 1.

  • También puede utilizar la AWS CLI para crear la secuencia de datos mediante 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 la secuencia de datos que ha creado.

  1. 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.

  2. 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"))
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Paso 2: Crear una aplicación de análisis