Doc AWS SDK Examples GitHub リポジトリには、他にも SDK の例があります。 [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
# AWS SDKsコード例
次のコード例は、 AWS Software Development Kit (SDK) で Amazon Managed Service for Apache Flink を使用する方法を示しています。
*アクション*はより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。
**その他のリソース**
+ **[ Managed Service for Apache Flink デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/what-is.html)** – Managed Service for Apache Flink に関する詳細情報。
+ **[Managed Service API リファレンス](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/Welcome.html)** — 使用可能なすべての Managed Service for Apache Flink アクションに関する詳細。
+ **[AWS デベロッパーセンター](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23kinesis-data-analytics)** – カテゴリまたは全文検索でフィルタリングできるコード例。
+ **[AWS SDK の例](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)** – 完全なコードを優先言語で含む GitHub リポジトリ。コードの設定と実行に関する説明が記載されています。
**Contents**
+ [基本](kinesis-analytics-v2_code_examples_basics.md)
+ [アクション](kinesis-analytics-v2_code_examples_actions.md)
+ [`AddApplicationInput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationInput_section.md)
+ [`AddApplicationOutput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationOutput_section.md)
+ [`CreateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_CreateApplication_section.md)
+ [`DeleteApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DeleteApplication_section.md)
+ [`DescribeApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplication_section.md)
+ [`DescribeApplicationSnapshot`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplicationSnapshot_section.md)
+ [`DiscoverInputSchema`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DiscoverInputSchema_section.md)
+ [`StartApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StartApplication_section.md)
+ [`StopApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StopApplication_section.md)
+ [`UpdateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_UpdateApplication_section.md)
+ [データジェネレーター](kinesis-analytics-v2_code_examples_data_generator.md)
+ [リファラーを使用してストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Referrer_section.md)
+ [血圧異常でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_AnomalyEx_section.md)
+ [列のデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_ColumnLog_section.md)
+ [心拍数異常でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Anomaly_section.md)
+ [ホットスポットでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Hotspots_section.md)
+ [ログエントリでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_RegexLog_section.md)
+ [スタッガーデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Stagger_section.md)
+ [株価データでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_StockTicker_section.md)
+ [2 つのデータ型でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_TwoRecordTypes_section.md)
+ [Web ログデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_WebLog_section.md)
# AWS SDKs を使用した Managed Service for Apache Flink の基本的な例
次のコード例は、 AWS SDK で Amazon Managed Service for Apache Flink を使用する基本的な方法を示します。
**Contents**
+ [アクション](kinesis-analytics-v2_code_examples_actions.md)
+ [`AddApplicationInput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationInput_section.md)
+ [`AddApplicationOutput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationOutput_section.md)
+ [`CreateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_CreateApplication_section.md)
+ [`DeleteApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DeleteApplication_section.md)
+ [`DescribeApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplication_section.md)
+ [`DescribeApplicationSnapshot`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplicationSnapshot_section.md)
+ [`DiscoverInputSchema`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DiscoverInputSchema_section.md)
+ [`StartApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StartApplication_section.md)
+ [`StopApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StopApplication_section.md)
+ [`UpdateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_UpdateApplication_section.md)
# AWS SDKs を使用した Managed Service for Apache Flink のアクション
次のコード例は、 AWS SDKs を使用して個々の Managed Service for Apache Flink アクションを実行する方法を示しています。それぞれの例には、GitHub へのリンクがあり、そこにはコードの設定と実行に関する説明が記載されています。
以下の例には、最も一般的に使用されるアクションのみ含まれています。完全なリストについては、「[Amazon Managed Service for Apache Flink API リファレンス](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/Welcome.html)」を参照してください。
**Topics**
+ [`AddApplicationInput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationInput_section.md)
+ [`AddApplicationOutput`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_AddApplicationOutput_section.md)
+ [`CreateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_CreateApplication_section.md)
+ [`DeleteApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DeleteApplication_section.md)
+ [`DescribeApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplication_section.md)
+ [`DescribeApplicationSnapshot`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DescribeApplicationSnapshot_section.md)
+ [`DiscoverInputSchema`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DiscoverInputSchema_section.md)
+ [`StartApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StartApplication_section.md)
+ [`StopApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_StopApplication_section.md)
+ [`UpdateApplication`](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_UpdateApplication_section.md)
# AWS SDK `AddApplicationInput`で を使用する
次の例は、`AddApplicationInput` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def add_input(self, input_prefix, stream_arn, input_schema):
"""
Adds an input stream to the application. The input stream data is mapped
to an in-application stream that can be processed by your code running in
Kinesis Data Analytics.
:param input_prefix: The prefix prepended to in-application input stream names.
:param stream_arn: The ARN of the input stream.
:param input_schema: A schema that maps the data in the input stream to the
runtime environment. This can be automatically generated
by using `discover_input_schema` or you can create it
yourself.
:return: Metadata about the newly added input.
"""
try:
response = self.analytics_client.add_application_input(
ApplicationName=self.name,
CurrentApplicationVersionId=self.version_id,
Input={
"NamePrefix": input_prefix,
"KinesisStreamsInput": {"ResourceARN": stream_arn},
"InputSchema": input_schema,
},
)
self.version_id = response["ApplicationVersionId"]
logger.info("Add input stream %s to application %s.", stream_arn, self.name)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't add input stream %s to application %s.", stream_arn, self.name
)
raise
else:
return response
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[AddApplicationInput](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/AddApplicationInput)」を参照してください。
------
# AWS SDK `AddApplicationOutput`で を使用する
次の例は、`AddApplicationOutput` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def add_output(self, in_app_stream_name, output_arn):
"""
Adds an output stream to the application. Kinesis Data Analytics maps data
from the specified in-application stream to the output stream.
:param in_app_stream_name: The name of the in-application stream to map
to the output stream.
:param output_arn: The ARN of the output stream.
:return: A list of metadata about the output resources currently assigned
to the application.
"""
try:
response = self.analytics_client.add_application_output(
ApplicationName=self.name,
CurrentApplicationVersionId=self.version_id,
Output={
"Name": in_app_stream_name,
"KinesisStreamsOutput": {"ResourceARN": output_arn},
"DestinationSchema": {"RecordFormatType": "JSON"},
},
)
outputs = response["OutputDescriptions"]
self.version_id = response["ApplicationVersionId"]
logging.info(
"Added output %s to %s, which now has %s outputs.",
output_arn,
self.name,
len(outputs),
)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't add output %s to %s.", output_arn, self.name)
raise
else:
return outputs
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[AddApplicationOutput](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/AddApplicationOutput)」を参照してください。
------
# AWS SDK `CreateApplication`で を使用する
次の例は、`CreateApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def create(self, app_name, role_arn, env="SQL-1_0"):
"""
Creates a Kinesis Data Analytics application.
:param app_name: The name of the application.
:param role_arn: The ARN of a role that can be assumed by Kinesis Data
Analytics and grants needed permissions.
:param env: The runtime environment of the application, such as SQL. Code
uploaded to the application runs in this environment.
:return: Metadata about the newly created application.
"""
try:
response = self.analytics_client.create_application(
ApplicationName=app_name,
RuntimeEnvironment=env,
ServiceExecutionRole=role_arn,
)
details = response["ApplicationDetail"]
self._update_details(details)
logger.info("Application %s created.", app_name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create application %s.", app_name)
raise
else:
return details
```
+ API の詳細については、「AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス」**の「[CreateApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/CreateApplication)」を参照してください。
------
# AWS SDK `DeleteApplication`で を使用する
次の例は、`DeleteApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def delete(self):
"""
Deletes an application.
"""
try:
self.analytics_client.delete_application(
ApplicationName=self.name, CreateTimestamp=self.create_timestamp
)
logger.info("Deleted application %s.", self.name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't delete application %s.", self.name)
raise
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[DeleteApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/DeleteApplication)」を参照してください。
------
# AWS SDK `DescribeApplication`で を使用する
次の例は、`DescribeApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def describe(self, name):
"""
Gets metadata about an application.
:param name: The name of the application to look up.
:return: Metadata about the application.
"""
try:
response = self.analytics_client.describe_application(ApplicationName=name)
details = response["ApplicationDetail"]
self._update_details(details)
logger.info("Got metadata for application %s.", name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get metadata for application %s.", name)
raise
else:
return details
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[DescribeApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/DescribeApplication)」を参照してください。
------
# AWS SDK `DescribeApplicationSnapshot`で を使用する
次の例は、`DescribeApplicationSnapshot` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def describe_snapshot(self, application_name, snapshot_name):
"""
Gets metadata about a previously saved application snapshot.
:param application_name: The name of the application.
:param snapshot_name: The name of the snapshot.
:return: Metadata about the snapshot.
"""
try:
response = self.analytics_client.describe_application_snapshot(
ApplicationName=application_name, SnapshotName=snapshot_name
)
snapshot = response["SnapshotDetails"]
logger.info(
"Got metadata for snapshot %s of application %s.",
snapshot_name,
application_name,
)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get metadata for snapshot %s of application %s.",
snapshot_name,
application_name,
)
raise
else:
return snapshot
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[DescribeApplicationSnapshot](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/DescribeApplicationSnapshot)」を参照してください。
------
# AWS SDK `DiscoverInputSchema`で を使用する
次の例は、`DiscoverInputSchema` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def discover_input_schema(self, stream_arn, role_arn):
"""
Discovers a schema that maps data in a stream to a format that is usable by
an application's runtime environment. The stream must be active and have
enough data moving through it for the service to sample. The returned schema
can be used when you add the stream as an input to the application or you can
write your own schema.
:param stream_arn: The ARN of the stream to map.
:param role_arn: A role that lets Kinesis Data Analytics read from the stream.
:return: The discovered schema of the data in the input stream.
"""
try:
response = self.analytics_client.discover_input_schema(
ResourceARN=stream_arn,
ServiceExecutionRole=role_arn,
InputStartingPositionConfiguration={"InputStartingPosition": "NOW"},
)
schema = response["InputSchema"]
logger.info("Discovered input schema for stream %s.", stream_arn)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't discover input schema for stream %s.", stream_arn
)
raise
else:
return schema
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[DiscoverInputSchema](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/DiscoverInputSchema)」を参照してください。
------
# AWS SDK `StartApplication`で を使用する
次の例は、`StartApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def start(self, input_id):
"""
Starts an application. After the application is running, it reads from the
specified input stream and runs the application code on the incoming data.
:param input_id: The ID of the input to read.
"""
try:
self.analytics_client.start_application(
ApplicationName=self.name,
RunConfiguration={
"SqlRunConfigurations": [
{
"InputId": input_id,
"InputStartingPositionConfiguration": {
"InputStartingPosition": "NOW"
},
}
]
},
)
logger.info("Started application %s.", self.name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start application %s.", self.name)
raise
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[StartApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/StartApplication)」を参照してください。
------
# AWS SDK `StopApplication`で を使用する
次の例は、`StopApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def stop(self):
"""
Stops an application. This stops the application from processing data but
does not delete any resources.
"""
try:
self.analytics_client.stop_application(ApplicationName=self.name)
logger.info("Stopping application %s.", self.name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't stop application %s.", self.name)
raise
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/StopApplication)」を参照してください。
------
# AWS SDK `UpdateApplication`で を使用する
次の例は、`UpdateApplication` を使用する方法を説明しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis-analytics-v2#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
この例は、既存のアプリケーションで実行されるコードを更新します。
```
class KinesisAnalyticsApplicationV2:
"""Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions."""
def __init__(self, analytics_client):
"""
:param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client.
"""
self.analytics_client = analytics_client
self.name = None
self.arn = None
self.version_id = None
self.create_timestamp = None
def update_code(self, code):
"""
Updates the code that runs in the application. The code must run in the
runtime environment of the application, such as SQL. Application code
typically reads data from in-application streams and transforms it in some way.
:param code: The code to upload. This completely replaces any existing code
in the application.
:return: Metadata about the application.
"""
try:
response = self.analytics_client.update_application(
ApplicationName=self.name,
CurrentApplicationVersionId=self.version_id,
ApplicationConfigurationUpdate={
"ApplicationCodeConfigurationUpdate": {
"CodeContentTypeUpdate": "PLAINTEXT",
"CodeContentUpdate": {"TextContentUpdate": code},
}
},
)
details = response["ApplicationDetail"]
self.version_id = details["ApplicationVersionId"]
logger.info("Update code for application %s.", self.name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't update code for application %s.", self.name)
raise
else:
return details
```
+ API の詳細については、*AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス*の「[UpdateApplication](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/kinesisanalyticsv2-2018-05-23/UpdateApplication)」を参照してください。
------
# Managed Service for Apache Flink のデータジェネレータ
次のコード例は、 AWS SDKs で Managed Service for Apache Flink を使用する方法を示しています。
**Topics**
+ [リファラーを使用してストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Referrer_section.md)
+ [血圧異常でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_AnomalyEx_section.md)
+ [列のデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_ColumnLog_section.md)
+ [心拍数異常でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Anomaly_section.md)
+ [ホットスポットでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Hotspots_section.md)
+ [ログエントリでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_RegexLog_section.md)
+ [スタッガーデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_Stagger_section.md)
+ [株価データでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_StockTicker_section.md)
+ [2 つのデータ型でストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_TwoRecordTypes_section.md)
+ [Web ログデータでストリームを生成する](kinesis-analytics-v2_example_kinesis-analytics-v2_DataGenerator_WebLog_section.md)
# AWS SDK を使用してリファラーで Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、リファラーで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {"REFERRER": "http://www.amazon.com"}
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"))
```
------
# AWS SDK を使用して血圧異常を含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、血圧異常で Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
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"))
```
------
# AWS SDK を使用して列にデータを含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、列のデータで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {"Col_A": "a", "Col_B": "b", "Col_C": "c", "Col_E_Unstructured": "x,y,z"}
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"))
```
------
# AWS SDK を使用して心拍数の異常を含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、心拍数異常で Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
from enum import Enum
import json
import random
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
class RateType(Enum):
normal = "NORMAL"
high = "HIGH"
def get_heart_rate(rate_type):
if rate_type == RateType.normal:
rate = random.randint(60, 100)
elif rate_type == RateType.high:
rate = random.randint(150, 200)
else:
raise TypeError
return {"heartRate": rate, "rateType": rate_type.value}
def generate(stream_name, kinesis_client, output=True):
while True:
rnd = random.random()
rate_type = RateType.high if rnd < 0.01 else RateType.normal
heart_rate = get_heart_rate(rate_type)
if output:
print(heart_rate)
kinesis_client.put_record(
StreamName=stream_name,
Data=json.dumps(heart_rate),
PartitionKey="partitionkey",
)
if __name__ == "__main__":
generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
```
------
# AWS SDK を使用してホットスポットで Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、ホットスポットで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
from pprint import pprint
import random
import time
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_hotspot(field, spot_size):
hotspot = {
"left": field["left"] + random.random() * (field["width"] - spot_size),
"width": spot_size,
"top": field["top"] + random.random() * (field["height"] - spot_size),
"height": spot_size,
}
return hotspot
def get_record(field, hotspot, hotspot_weight):
rectangle = hotspot if random.random() < hotspot_weight else field
point = {
"x": rectangle["left"] + random.random() * rectangle["width"],
"y": rectangle["top"] + random.random() * rectangle["height"],
"is_hot": "Y" if rectangle is hotspot else "N",
}
return {"Data": json.dumps(point), "PartitionKey": "partition_key"}
def generate(
stream_name, field, hotspot_size, hotspot_weight, batch_size, kinesis_client
):
"""
Generates points used as input to a hotspot detection algorithm.
With probability hotspot_weight (20%), a point is drawn from the hotspot;
otherwise, it is drawn from the base field. The location of the hotspot
changes for every 1000 points generated.
"""
points_generated = 0
hotspot = None
while True:
if points_generated % 1000 == 0:
hotspot = get_hotspot(field, hotspot_size)
records = [
get_record(field, hotspot, hotspot_weight) for _ in range(batch_size)
]
points_generated += len(records)
pprint(records)
kinesis_client.put_records(StreamName=stream_name, Records=records)
time.sleep(0.1)
if __name__ == "__main__":
generate(
stream_name=STREAM_NAME,
field={"left": 0, "width": 10, "top": 0, "height": 10},
hotspot_size=1,
hotspot_weight=0.2,
batch_size=10,
kinesis_client=boto3.client("kinesis"),
)
```
------
# AWS SDK を使用してログエントリを含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、ログエントリで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {
"LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] "
'"GET /index.php HTTP/1.1" 200 125 "-" '
'"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0"'
}
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"))
```
------
# AWS SDK を使用してずらしデータを含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、スタッガーデータで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import datetime
import json
import random
import time
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
event_time = datetime.datetime.utcnow() - datetime.timedelta(seconds=10)
return {
"EVENT_TIME": event_time.isoformat(),
"TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]),
}
def generate(stream_name, kinesis_client):
while True:
data = get_data()
# Send six records, ten seconds apart, with the same event time and ticker
for _ in range(6):
print(data)
kinesis_client.put_record(
StreamName=stream_name,
Data=json.dumps(data),
PartitionKey="partitionkey",
)
time.sleep(10)
if __name__ == "__main__":
generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
```
------
# AWS SDK を使用して株式ティッカーデータを含む Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、株価データで Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
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"))
```
------
# AWS SDK を使用して 2 つのデータ型で Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、2 つのデータ型でストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
import random
import boto3
STREAM_NAME = "OrdersAndTradesStream"
PARTITION_KEY = "partition_key"
def get_order(order_id, ticker):
return {
"RecordType": "Order",
"Oid": order_id,
"Oticker": ticker,
"Oprice": random.randint(500, 10000),
"Otype": "Sell",
}
def get_trade(order_id, trade_id, ticker):
return {
"RecordType": "Trade",
"Tid": trade_id,
"Toid": order_id,
"Tticker": ticker,
"Tprice": random.randint(0, 3000),
}
def generate(stream_name, kinesis_client):
order_id = 1
while True:
ticker = random.choice(["AAAA", "BBBB", "CCCC"])
order = get_order(order_id, ticker)
print(order)
kinesis_client.put_record(
StreamName=stream_name, Data=json.dumps(order), PartitionKey=PARTITION_KEY
)
for trade_id in range(1, random.randint(0, 6)):
trade = get_trade(order_id, trade_id, ticker)
print(trade)
kinesis_client.put_record(
StreamName=stream_name,
Data=json.dumps(trade),
PartitionKey=PARTITION_KEY,
)
order_id += 1
if __name__ == "__main__":
generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
```
------
# AWS SDK を使用してウェブログデータを使用して Kinesis ストリームを生成する
次のコード例は、Web ログデータを使用して Kinesis ストリームを生成する方法を示しています。
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/kinesis#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
import json
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {
"log": "192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "
'"GET /icons/apache_pb.gif HTTP/1.1" 304 0'
}
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"))
```
------