Contoh: Jendela Tumbling Menggunakan ROWTIME - Panduan Developer Amazon Kinesis Data Analytics untuk Aplikasi SQL
Langkah 1: Buat Kinesis Data StreamLangkah 2: Buat Aplikasi Kinesis Data Analytics

Setelah mempertimbangkan dengan cermat, kami memutuskan untuk menghentikan Amazon Kinesis Data Analytics untuk aplikasi SQL dalam dua langkah:

1. Mulai 15 Oktober 2025, Anda tidak akan dapat membuat Kinesis Data Analytics baru untuk aplikasi SQL.

2. Kami akan menghapus aplikasi Anda mulai 27 Januari 2026. Anda tidak akan dapat memulai atau mengoperasikan Amazon Kinesis Data Analytics untuk aplikasi SQL. Support tidak akan lagi tersedia untuk Amazon Kinesis Data Analytics untuk SQL sejak saat itu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Amazon Kinesis Data Analytics untuk penghentian Aplikasi SQL.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Contoh: Jendela Tumbling Menggunakan ROWTIME

Ketika kueri jendela memproses setiap jendela dengan cara yang tidak tumpang tindih, jendela disebut sebagai jendela tumbling. Untuk detailnya, lihat Jendela Tumbling (Agregasi Menggunakan GROUP BY). Contoh Amazon Kinesis Data Analytics ini menggunakan kolom ROWTIME untuk membuat jendela tumbling. Kolom ROWTIME mewakili waktu catatan dibaca oleh aplikasi.

Dalam contoh ini, Anda menulis catatan berikut ke Kinesis data stream. 

{"TICKER": "TBV", "PRICE": 33.11}
{"TICKER": "INTC", "PRICE": 62.04}
{"TICKER": "MSFT", "PRICE": 40.97}
{"TICKER": "AMZN", "PRICE": 27.9}
...

Anda kemudian membuat aplikasi Kinesis Data Analytics AWS Management Console di, dengan aliran data Kinesis sebagai sumber streaming. Proses penemuan membaca catatan sampel pada sumber streaming dan menyimpulkan skema dalam aplikasi dengan dua kolom (TICKER dan PRICE) seperti yang ditunjukkan berikut ini.

Tangkapan layar konsol yang menampilkan skema dalam aplikasi dengan kolom harga dan ticker.

Anda menggunakan kode aplikasi dengan fungsi MIN dan MAX untuk membuat jendela agregasi data. Anda selanjutnya memasukkan data yang dihasilkan ke aliran dalam aplikasi lainnya, seperti yang ditunjukkan dalam tangkapan layar bawah ini:

Tangkapan layar konsol yang menampilkan data yang dihasilkan di aliran dalam aplikasi.

Dalam prosedur berikut, Anda membuat aplikasi Kinesis Data Analytics yang menggabungkan nilai dalam aliran input di jendela tumbling berdasarkan ROWTIME.

Langkah 1: Buat Kinesis Data Stream

Buat Amazon Kinesis data stream dan isi catatan sebagai berikut:

  1. Masuk ke AWS Management Console dan buka konsol Kinesis di /kinesis. https://console.aws.amazon.com

  2. Pilih Data Streams (Aliran Data) di panel navigasi.

  3. Pilih Create Kinesis stream (Buat Aliran Kinesis), lalu buat aliran dengan satu serpihan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Buat Aliran di Panduan Developer Amazon Kinesis Data Streams.

  4. Untuk menulis catatan ke Kinesis data stream di lingkungan produksi, sebaiknya gunakan Kinesis Client Library atau API Kinesis Data Streams. Untuk kemudahan, contoh ini menggunakan skrip Python berikut untuk menghasilkan catatan. Jalankan kode untuk mengisi catatan ticker sampel. Kode sederhana ini terus menulis catatan ticker acak ke aliran. Jaga skrip agar tetap berjalan agar Anda dapat menghasilkan skema aplikasi di langkah berikutnya.

     
import datetime
import json
import random
import boto3

STREAM_NAME = "ExampleInputStream"


def get_data():
    return {
        "EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]),
        "PRICE": round(random.random() * 100, 2),
    }


def generate(stream_name, kinesis_client):
    while True:
        data = get_data()
        print(data)
        kinesis_client.put_record(
            StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey"
        )


if __name__ == "__main__":
    generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))

Langkah 2: Buat Aplikasi Kinesis Data Analytics

Buat aplikasi Amazon Kinesis Data Analytics seperti berikut:

  1. Buka Layanan Terkelola untuk konsol Apache Flink di https://console.aws.amazon.com /kinesisanalytics.

  2. Pilih Create application (Buat aplikasi), masukkan nama aplikasi, dan pilih Create application (Buat aplikasi).

  3. Pada halaman detail aplikasi, pilih Connect data streaming (Sambungkan data streaming) untuk menyambungkan ke sumber.

  4. Di halaman Sambungkan ke sumber, lakukan hal berikut:

    1. Pilih aliran yang Anda buat di bagian sebelumnya.

    2. Pilih Discover Schema (Temukan Skema). Tunggu hingga konsol menampilkan skema yang disimpulkan dan catatan sampel yang digunakan untuk menyimpulkan skema untuk aliran dalam aplikasi yang dibuat. Skema yang disimpulkan memiliki dua kolom.

    3. Pilih Save schema and update stream samples (Simpan skema dan perbarui sampel aliran). Setelah konsol menyimpan skema, pilih Exit (Keluar).

    4. Jangan pilih Save and continue (Simpan dan lanjutkan).

  5. Di halaman detail aplikasi, pilih Go to SQL editor (Buka editor SQL). Untuk memulai aplikasi, pilih Yes, start application (Ya, mulai aplikasi) di kotak dialog yang muncul.

  6. Di editor SQL, tulis kode aplikasi, dan verifikasi hasilnya sebagai berikut:

    1. Salin kode aplikasi berikut dan tempelkan ke editor.

      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (TICKER VARCHAR(4), MIN_PRICE REAL, MAX_PRICE REAL);

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
    SELECT STREAM TICKER, MIN(PRICE), MAX(PRICE)
        FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
        GROUP BY TICKER, 
            STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '60' SECOND);

    2. Pilih Save and run SQL (Simpan dan jalankan SQL).

      Di tab Real-time analytics (Analitik waktu nyata), Anda dapat melihat semua aliran dalam aplikasi yang dibuat aplikasi dan memverifikasi data.