サポート終了通知: 2025 年 12 月 15 日に、 AWS はサポートを終了します AWS IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日以降、 AWS IoT Analytics コンソールまたは AWS IoT Analytics リソースにアクセスできなくなります。詳細については、[AWS IoT Analytics 「サポート終了](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html)」を参照してください。
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# Java と AWS CLI経由での CreateDataset API の使用
データセットを作成します。データセットにより、`queryAction` SQL クエリまたは `containerAction` コンテナ化されたアプリケーションの実行を適用してデータストアから取得され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](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_CreateDataset.html)」および「[https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_CreateDatasetContent.html](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_CreateDatasetContent.html)」を参照してください。
**Topics**
+ [例 1 -- SQL データセットを作成する java)](#automate-example1)
+ [例 2 -- 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 java)](#automate-example2)
+ [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)](#automate-example3)
+ [例 4 -- SQL データセットをトリガーとして使用してコンテナデータセットを作成する java)](#automate-example4)
+ [例 5 -- SQL データセットを作成する CLI)](#automate-example5)
+ [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)](#automate-example6)
## 例 1 -- 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("SQLAction1");
action.setQueryAction(new SqlQueryDatasetAction().withSqlQuery("select * from DataStoreName"));
// Add Action to Actions List
List actions = new ArrayList();
actions.add(action);
//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));
//Add Trigger to Triggers List
List triggers = new ArrayList();
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: , DatasetArn: , RetentionPeriod: {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}}
```
## 例 2 -- 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 java)
```
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 actions = new ArrayList();
actions.add(action);
//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));
//Add Trigger to Triggers List
List triggers = new ArrayList();
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: , DatasetArn: , 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 actions = new ArrayList();
actions.add(action);
//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger();
trigger.setSchedule(new Schedule().withExpression("cron(0 12 * * ? *)"));
//Add Trigger to Triggers List
List triggers = new ArrayList();
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: , DatasetArn: , RetentionPeriod: {unlimited: true} or {numberOfDays: 10, unlimited: false}}
```
## 例 4 -- SQL データセットをトリガーとして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 actions = new ArrayList();
actions.add(action);
//Create Trigger
DatasetTrigger trigger = new DatasetTrigger()
.withDataset(new TriggeringDataset()
.withName(TriggeringSQLDataSetName));
//Add Trigger to Triggers List
List triggers = new ArrayList();
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: , DatasetArn: }
```
## 例 5 -- SQL データセットを作成する CLI)
```
aws iotanalytics --endpoint --region create-dataset --dataset-name="" --actions="[{\"actionName\":\"\", \"queryAction\":{\"sqlQuery\":\"\"}}]" --retentionPeriod numberOfDays=10
```
成功した出力:
```
{
"datasetName": "",
"datasetArn": "",
"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、データセットの `queryAction` の `filters` 部分に `deltaTime` を設定します ([データセットを作成](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/api.html#cli-iotanalytics-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 --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": "",
"datasetArn": "",
}
```