Java および を介した の使用 CreateDataset API AWS CLI - AWS IoT Analytics
例 1 -- SQLデータセットの作成 (Java)例 2 -- デルタウィンドウ (Java) を使用してSQLデータセットを作成する例 3 -- 独自のスケジュールトリガーを使用してコンテナデータセットを作成する java)例 4 -- データセットをトリガーとしてコンテナSQLデータセットを作成する (Java)例 5 -- SQLデータセットの作成 (CLI）例 6 -- デルタウィンドウを使用してSQLデータセットを作成する (CLI）

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Java および を介した の使用 CreateDataset API AWS CLI

データセットを作成します。データセットは、 (SQLクエリ) または queryAction (コンテナ化されたアプリケーションcontainerActionの実行) を適用して、データストアから取得したデータを保存します。このオペレーションによりデータセットのスケルトンが作成されます。データセットは、CreateDatasetContent を呼び出して手動で入力するか、指定した trigger に従って自動的に入力できます。詳細については、CreateDatasetおよびCreateDatasetContentを参照してください。

例 1 -- SQLデータセットの作成 (Java)

CreateDatasetRequest request = new CreateDatasetRequest();
request.setDatasetName(dataSetName);
DatasetAction action = new DatasetAction();

//Create Action
action.setActionName("SQLAction1");
action.setQueryAction(new SqlQueryDatasetAction().withSqlQuery("select * from DataStoreName"));

// Add Action to Actions List
List<DatasetAction> actions = new ArrayList<DatasetAction>();
actions.add(action);

//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));

//Add Trigger to Triggers List
List<DatasetTrigger> triggers = new ArrayList<DatasetTrigger>();
triggers.add(trigger);

// Add Triggers and Actions to CreateDatasetRequest object
request.setActions(actions);
request.setTriggers(triggers);

// Add RetentionPeriod to CreateDatasetRequest object
request.setRetentionPeriod(new RetentionPeriod().withNumberOfDays(10));
final CreateDatasetResult result = iot.createDataset(request);

成功した出力:

{DatasetName: <datatsetName>, DatasetArn: <datatsetARN>, RetentionPeriod: {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}}

例 2 -- デルタウィンドウ (Java) を使用してSQLデータセットを作成する

CreateDatasetRequest request = new CreateDatasetRequest();
request.setDatasetName(dataSetName);
DatasetAction action = new DatasetAction();

//Create Filter for DeltaTime
QueryFilter deltaTimeFilter = new QueryFilter();
deltaTimeFilter.withDeltaTime(
                new DeltaTime()
                .withOffsetSeconds(-1 * EstimatedDataDelayInSeconds)
                .withTimeExpression("from_unixtime(timestamp)"));

//Create Action
action.setActionName("SQLActionWithDeltaTime");
action.setQueryAction(new SqlQueryDatasetAction()
                .withSqlQuery("SELECT * from DataStoreName")
                .withFilters(deltaTimeFilter));

// Add Action to Actions List
List<DatasetAction> actions = new ArrayList<DatasetAction>();
actions.add(action);

//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));

//Add Trigger to Triggers List
List<DatasetTrigger> triggers = new ArrayList<DatasetTrigger>();
triggers.add(trigger);

// Add Triggers and Actions to CreateDatasetRequest object
request.setActions(actions);
request.setTriggers(triggers);

// Add RetentionPeriod to CreateDatasetRequest object
request.setRetentionPeriod(new RetentionPeriod().withNumberOfDays(10));
final CreateDatasetResult result = iot.createDataset(request);

成功した出力:

{DatasetName: <datatsetName>, DatasetArn: <datatsetARN>, RetentionPeriod: {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}}

例 3 -- 独自のスケジュールトリガーを使用してコンテナデータセットを作成する java)

CreateDatasetRequest request = new CreateDatasetRequest();
request.setDatasetName(dataSetName);
DatasetAction action = new DatasetAction();

//Create Action
action.setActionName("ContainerActionDataset");
action.setContainerAction(new ContainerDatasetAction()
        .withImage(ImageURI)
        .withExecutionRoleArn(ExecutionRoleArn)
        .withResourceConfiguration(
                new ResourceConfiguration()
                .withComputeType(new ComputeType().withAcu(1))
                .withVolumeSizeInGB(1))
        .withVariables(new Variable()
        .withName("VariableName")
        .withStringValue("VariableValue"));

// Add Action to Actions List
List<DatasetAction> actions = new ArrayList<DatasetAction>();
actions.add(action);

//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));

//Add Trigger to Triggers List
List<DatasetTrigger> triggers = new ArrayList<DatasetTrigger>();
triggers.add(trigger);

// Add Triggers and Actions to CreateDatasetRequest object
request.setActions(actions);
request.setTriggers(triggers);

// Add RetentionPeriod to CreateDatasetRequest object
request.setRetentionPeriod(new RetentionPeriod().withNumberOfDays(10));
final CreateDatasetResult result = iot.createDataset(request);

成功した出力:

{DatasetName: <datatsetName>, DatasetArn: <datatsetARN>, RetentionPeriod: {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}}

例 4 -- データセットをトリガーとしてコンテナSQLデータセットを作成する (Java)

CreateDatasetRequest request = new CreateDatasetRequest();
request.setDatasetName(dataSetName);
DatasetAction action = new DatasetAction();

//Create Action
action.setActionName("ContainerActionDataset");
action.setContainerAction(new ContainerDatasetAction()
        .withImage(ImageURI)
        .withExecutionRoleArn(ExecutionRoleArn)
        .withResourceConfiguration(
                new ResourceConfiguration()
                .withComputeType(new ComputeType().withAcu(1))
                .withVolumeSizeInGB(1))
        .withVariables(new Variable()
        .withName("VariableName")
        .withStringValue("VariableValue"));

// Add Action to Actions List
List<DatasetAction> actions = new ArrayList<DatasetAction>();
actions.add(action);

//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger()
        .withDataset(new TriggeringDataset()
                .withName(TriggeringSQLDataSetName));

//Add Trigger to Triggers List
List<DatasetTrigger> triggers = new ArrayList<DatasetTrigger>();
triggers.add(trigger);

// Add Triggers and Actions to CreateDatasetRequest object
request.setActions(actions);
request.setTriggers(triggers);
final CreateDatasetResult result = iot.createDataset(request);

成功した出力:

{DatasetName: <datatsetName>, DatasetArn: <datatsetARN>}

例 5 -- SQLデータセットの作成 (CLI）

aws iotanalytics --endpoint <EndPoint>  --region <Region> create-dataset --dataset-name="<dataSetName>" --actions="[{\"actionName\":\"<ActionName>\", \"queryAction\":{\"sqlQuery\":\"<SQLQuery>\"}}]" --retentionPeriod numberOfDays=10

成功した出力:

{
    "datasetName": "<datasetName>",
    "datasetArn": "<datatsetARN>",
    "retentionPeriod": {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}
}

例 6 -- デルタウィンドウを使用してSQLデータセットを作成する (CLI）

デルタウィンドウは、重複することなく連続する時間間隔であり、ユーザーが定義します。デルタウィンドウを使用すると、前回の分析以降にデータストアに到着した新しいデータを使用してデータセットコンテンツを作成し、これらのデータに対して分析を実行できます。デルタウィンドウを作成するには、データセット queryAction () の の deltaTime filters部分に を設定しますCreateDataset。通常は、間隔トリガーも設定して、データセットコンテンツを自動的に作成します triggers:schedule:expression)。基本的には、この操作で特定の時間ウィンドウに到着したメッセージをフィルタリングし、以前の時間ウィンドウのメッセージに含まれたデータが重複してカウントされないようにします。

この例では、前回以降に到着したデータのみを使用して 15 分ごとに新しいデータセットコンテンツを自動的に作成する新しいデータセットを作成します。メッセージが指定されたデータストアに到着するまでに 3 分間の遅延を許可する 3 分 180 秒deltaTime オフセットを指定します。そのため、データセットコンテンツが午前 10 時 30 分に作成された場合、使用されるデータ データセットコンテンツに含まれるは、タイムスタンプが午前 10 時 12 分から午前 10 時 27 分の間になります つまり、午前 10 時 30 分 - 15 分 - 3 分から午前 10 時 30 分 - 3 分)。

aws iotanalytics --endpoint <EndPoint>  --region <Region> create-dataset --cli-input-json file://delta-window.json

ファイル delta-window.json には、次のものが含まれています。

{
  "datasetName": "delta_window_example",
  "actions": [
    {
      "actionName": "delta_window_action",
      "queryAction": {
        "sqlQuery": "SELECT temperature, humidity, timestamp FROM my_datastore",
        "filters": [
          {
            "deltaTime": {
              "offsetSeconds": -180,
              "timeExpression": "from_unixtime(timestamp)"
            }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "triggers": [
    {
      "schedule": {
        "expression": "cron(0/15 * * * ? *)"
      }
    }
  ]
}

成功した出力:

{
    "datasetName": "<datasetName>",
    "datasetArn": "<datatsetARN>",
}