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Actualizar una entrega de mesa en streaming - Amazon Kinesis Data Streams
Uso de Consola de administración de AWSUso de AWS CLI

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Actualizar una entrega de mesa en streaming

Actualiza una entrega de mesa de streaming existente. En una entrega existente, solo puede cambiar el intervalo de actualización de los datos (DataFreshnessInSeconds) y la configuración de CloudWatch los registros. Todas las demás propiedades son inmutables después de la creación. Para cambiar cualquier otra configuración, borra la entrega y crea una nueva.

Uso de Consola de administración de AWS

Editas un envío desde su página de detalles. Selecciona la pestaña de la configuración que quieres cambiar y, a continuación, selecciona Editar.

  1. Abra la consola de Kinesis enhttps://console.aws.amazon.com/kinesis, seleccione Tablas de streaming y, a continuación, elija la entrega que desea editar.

  2. Para cambiar la configuración de actualización de los datos, en la pestaña Configuraciones, elija Editar. Actualice la configuración editable y, a continuación, guarde los cambios.

  3. Para cambiar la entrega o las etiquetas de los registros, en la pestaña Registros y etiquetas, selecciona Editar. Actualice la entrega del registro o las etiquetas y, a continuación, guarde los cambios.

nota

También puedes editar o eliminar un envío de la página de lista si lo seleccionas y utilizas el menú Acciones.

Uso de AWS CLI

Utilice el update-channel comando para cambiar el intervalo de actualización de los datos. El siguiente comando actualiza una entrega a un intervalo de actualización de datos de 600 segundos: 

aws kinesis update-channel \
    --channel-arn "arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:channel/a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111" \
    --s3-tables-destination-configuration '{
        "DataFreshnessInSeconds": 600
    }'

La entrega pasa a ESTAR ACTUALIZANDO y, a continuación, vuelve a estar ACTIVA después de aplicar el cambio.

Referencia de la API: consulte UpdateChannel la referencia de la API de Amazon Kinesis Data Streams.