慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。

3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。

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。

# 例: 複数のフィールドへの文字列の分割 (VARIABLE\$1COLUMN\$1LOG\$1PARSE 関数)
<a name="examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse"></a>

この例では、`VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` 関数を使用して Kinesis Data Analytics の文字列を操作します。`VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` は、入力文字列を、区切り文字または区切り文字列で区切られたフィールドに分割します。詳細については、「Amazon Managed Service for Apache Flink SQL リファレンス」の「[VARIABLE\$1COLUMN\$1LOG\$1PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-variable-column-log-parse.html)」を参照してください。

この例では、Amazon Kinesis データストリームに半構造化レコードを作成します。レコード例は次のとおりです。

```
{ "Col_A" : "string",
  "Col_B" : "string",
  "Col_C" : "string",
  "Col_D_Unstructured" : "value,value,value,value"}
{ "Col_A" : "string",
  "Col_B" : "string",
  "Col_C" : "string",
  "Col_D_Unstructured" : "value,value,value,value"}
```



次に、Kinesis ストリームをストリーミングソースとして使用して、コンソールで Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。検出プロセスでストリーミングソースのサンプルレコードが読み込まれ、次のように、アプリケーション内スキーマの列が 4 つであると推察します。

![\[4 つの列を含むアプリケーション内スキーマを示すコンソールのスクリーンショット。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/images/unstructured-10.png)


次に、`VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` 関数を持つアプリケーションコードを使用してカンマ区切り値を解析し、次のように正規化行をアプリケーション内ストリームに挿入します。



![\[アプリケーション内ストリームを含むリアルタイム分析タブを示すコンソールのスクリーンショット。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/images/unstructured-20.png)


**Topics**
+ [ステップ 1: Kinesis データストリームを作成する](#examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-1)
+ [ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する](#examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-2)

## ステップ 1: Kinesis データストリームを作成する
<a name="examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-1"></a>

次のように、Amazon Kinesis データストリームを作成して、ログレコードを追加します。

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) で Kinesis コンソールを開きます。

1. 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。

1. [**Kinesis ストリームの作成**] を選択し、1 つのシャードがあるストリームを作成します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Streams デベロッパーガイド」の「[Create a Stream](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)」を参照してください。

1. サンプルログレコードを入力するには、以下の Python コードを実行します。このシンプルなコードは、同じログレコードを連続してストリームに書き込みます。

   ```
    
   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"))
   ```

   

## ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する
<a name="examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-2"></a>

次のように Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。

1. [https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics) にある Managed Service for Apache Flink コンソールを開きます。

1. [**アプリケーションの作成**] を選択し、アプリケーション名を入力して、[**アプリケーションの作成**] を選択します。

1. アプリケーション詳細ページで、[**ストリーミングデータの接続**] を選択します。

1. [**ソースに接続**] ページで、以下の操作を実行します。

   1. 前のセクションで作成したストリームを選択します。

   1. IAM ロールを作成するオプションを選択します。

   1. [**スキーマの検出**] を選択します。作成されたアプリケーション内ストリーム用の推測スキーマと、推測に使用されたサンプルレコードがコンソールに表示されるまで待ちます。推測スキーマの列は 1 つのみであることに注意してください。

   1. **[保存して続行]** を選択します。

   

1. アプリケーション詳細ページで、[**SQL エディタに移動**] を選択します。アプリケーションを起動するには、表示されたダイアログボックスで [**はい、アプリケーションを起動します**] を選択します。

1. SQL エディタで、アプリケーションコードを作成してその結果を確認します。

   1. 次のアプリケーションコードをコピーしてエディタに貼り付けます。

      ```
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM"(
                  "column_A" VARCHAR(16),
                  "column_B" VARCHAR(16),
                  "column_C" VARCHAR(16),
                  "COL_1" VARCHAR(16),             
                  "COL_2" VARCHAR(16),            
                  "COL_3" VARCHAR(16));
      
      CREATE OR REPLACE PUMP "SECOND_STREAM_PUMP" AS
      INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
         SELECT STREAM  t."Col_A", t."Col_B", t."Col_C",
                        t.r."COL_1", t.r."COL_2", t.r."COL_3"
         FROM (SELECT STREAM 
                 "Col_A", "Col_B", "Col_C",
                 VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE ("Col_E_Unstructured",
                                           'COL_1 TYPE VARCHAR(16), COL_2 TYPE VARCHAR(16), COL_3 TYPE VARCHAR(16)',
                                           ',') AS r 
               FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001") as t;
      ```

   1. [**Save and run SQL**] を選択します。[**リアルタイム分析**] タブに、アプリケーションで作成されたすべてのアプリケーション内ストリームが表示され、データを検証できます。