新しいプロジェクトでは、Kinesis Data Analytics for Applications で新しい Managed Service for Apache Flink Studio SQL を使用することをお勧めします。Managed Service for Apache Flink Studio は、使いやすさと高度な分析機能を兼ね備えているため、高度なストリーム処理アプリケーションを数分で構築できます。
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ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する
ホットスポット例のこのセクションでは、Kinesis Data Analytics アプリケーションを次のように作成します。
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ステップ 1 で作成した Kinesis データストリームをストリーミングソースとして使用するように、アプリケーション入力を設定します。
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提供されているアプリケーションコードを AWS Management Console で使用します。
アプリケーションを作成するには
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「使用開始」実習のステップ 1、2、および 3 (「ステップ 3.1: アプリケーションの作成」を参照) に従って Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。
ソース設定で、以下を実行します。
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作成したストリーミングソースを、ステップ 1: 入力ストリームと出力ストリームを作成する で指定します。
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コンソールがスキーマを推測した後、スキーマを編集します。
x
列およびy
列のタイプがDOUBLE
に設定され、IS_HOT
列のタイプがVARCHAR
に設定されていることを確認します。
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次のアプリケーションコードを使用します (このコードを SQL エディタに貼り付けることができます)。
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "x" DOUBLE, "y" DOUBLE, "is_hot" VARCHAR(4), HOTSPOTS_RESULT VARCHAR(10000) ); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT "x", "y", "is_hot", "HOTSPOTS_RESULT" FROM TABLE ( HOTSPOTS( CURSOR(SELECT STREAM "x", "y", "is_hot" FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 1000, 0.2, 17) );
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SQL コードを実行して結果を確認します。