ステップ 1: データを準備する - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications デベロッパーガイド

慎重に検討した結果、アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics は 2 つのステップSQLで中止することにしました。

1. 2025 年 10 月 15 日以降、SQLアプリケーションの新しい Kinesis Data Analytics を作成することはできません。

2. 2026 年 1 月 27 日以降、アプリケーションを削除します。SQL アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics を開始または操作することはできません。SQL それ以降、Amazon Kinesis Data Analytics のサポートは終了します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications の中止」を参照してください。

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ステップ 1: データを準備する

このの Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する前に、アプリケーションのストリーミングソースとして使用する Kinesis データストリームを作成します。また、シミュレーションされた血圧データをストリームに書き込むために Python コードを実行します。

ステップ 1.1: Kinesis データストリームを作成する

このセクションでは、ExampleInputStream という名前のデータストリームを作成します。AWS Management Console または AWS CLI を使用してこのデータストリームを作成できます。

  • コンソールを使用するには

    1. AWS Management Console にサインインし、Kinesis コンソール (https://console.aws.amazon.com/kinesis) を開きます。

    2. ナビゲーションペインで、[データストリーム] を選択します。次に、[Kinesis ストリームの作成] を選択します。

    3. 名前に ExampleInputStream を入力します。シャード数に 1 と入力します。

  • または、AWS CLI を使用してデータストリームを作成する場合は次のコマンドを実行します。

    $ aws kinesis create-stream --stream-name ExampleInputStream --shard-count 1

ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます

このステップでは、Python コードを実行してサンプルレコードを連続生成し、作成したデータストリームに書き込みます。

  1. Python および pip をインストールします。

    Python のインストールの詳細については、Python を参照してください。

    pip を使用して依存関係をインストールできます。pip のインストールについての詳細は、pip ドキュメントのインストールを参照してください。

  2. 以下の Python コードを実行します。この例で使用するリージョンに変更することができます。コードの put-record コマンドは、ストリームに JSON レコードを書き込みます。

    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"))
次のステップ

ステップ 2: 分析アプリケーションを作成する