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。

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# 例: データの変換
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Amazon Kinesis Data Analytics で分析を実行する前に、アプリケーションコードで入力レコードの事前処理が必要になる場合があります。これは、さまざまな理由により生じる可能性があります。たとえば、レコードがサポートされているレコード形式に準拠しておらず、アプリケーション内入力ストリームに正規化されていない列が発生する場合などです。

このセクションでは、使用できる文字列関数を使用してデータを正規化する方法、文字列の列から必要な情報を抽出する方法などの例を示します。また、参考になる日付時刻関数も紹介します。

## Lambda でストリームを処理する
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でストリームを前処理する方法については AWS Lambda、「」を参照してください[Lambda 関数を使用したデータの事前処理](lambda-preprocessing.md)。

**Topics**
+ [Lambda でストリームを処理する](#examples-transforming-lambda)
+ [例: 文字列値の変換](examples-transforming-strings.md)
+ [例: DateTime 値の変換](app-string-datetime-manipulation.md)
+ [例: 複数のデータ型の変換](app-tworecordtypes.md)