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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# 静的データに対するスキーマ検出機能の使用
**注記**
2023 年 9 月 12 日以降、Kinesis Data Analytics for SQL をまだ使用していない場合、Kinesis Data Firehose をソースとして使用して新しいアプリケーションを作成することはできません。詳細については、「[制限](https://docs.aws.amazon.com//kinesisanalytics/latest/dev/limits.html)」を参照してください。
スキーマ検出機能は、Amazon S3 バケットに格納されている静的ファイルのストリームやデータからスキーマを生成できます。参照する場合や、ストリーミングデータを利用できない場合に、Kinesis Data Analytics アプリケーションのスキーマを生成するとします。ストリーミングデータまたはリファレンスデータで期待される形式のデータのサンプルを含む静的ファイルで、スキーマ検出機能を使用できます。Kinesis Data Analytics は、Amazon S3 バケットに格納されている JSON ファイルまたは CSV ファイルのサンプルデータに対してスキーマ検出を実行できます。データファイルでスキーマ検出を使用するには、コンソールか、[DiscoverInputSchema](API_DiscoverInputSchema.md) パラメータを指定した `S3Configuration` API を使用します。
## コンソールを使用したスキーマ検出を実行する
コンソールを使用して静的ファイルで検出を実行するには、以下の操作を行います。
1. リファレンスデータオブジェクトを S3 バケットに追加します。
1. Kinesis Data Analytics コンソールで、アプリケーションのメインページの [**リファレンスデータを接続**] を選択します。
1. リファレンスデータを含む Amazon S3 オブジェクトにアクセスするために、バケット、パス、IAM ロールデータを指定します。
1. [**スキーマの検出**] を選択します。
コンソールでリファレンスデータを追加し、スキーマを検出する方法の詳細については、「[例: Kinesis Data Analytics アプリケーションにリファレンスデータを追加する](app-add-reference-data.md)」を参照してください。
## API を使用したスキーマ検出を実行する
API を使用して静的ファイルで検出を実行するには、API に以下の情報を含む `S3Configuration` 構造を指定します。
+ `BucketARN`: ファイルを含む Amazon S3 バケットの Amazon リソースネーム (ARN)。Amazon S3 バケット ARN の形式については、「[Amazon リソースネーム (ARN) と Amazon サービスの名前空間: Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-arns-and-namespaces.html#arn-syntax-s3)」を参照してください。
+ `RoleARN`: `AmazonS3ReadOnlyAccess` ポリシーを持つ IAM ロールの ARN。ロールにポリシーを追加する方法については、「[ロールの修正](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html)」を参照してください。
+ `FileKey`: オブジェクトのファイル名。
**`DiscoverInputSchema` API を使用して Amazon S3 オブジェクトからスキーマを生成するには**
1. AWS CLI が設定されていることを確認します。詳細については、「はじめに」セクションの「[ステップ 2: AWS Command Line Interface (AWS CLI) を設定する](setup-awscli.md)」を参照してください。
1. 次の内容で、`data.csv` という名前のファイルを作成します。
```
year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption
2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615
2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535
2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890
2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601
2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681
```
1. Amazon S3 コンソール ([https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)) にサインインします。
1. Amazon S3 バケットを作成し、作成した `data.csv` ファイルをアップロードします。作成されたバケットの ARN に注意してください。Amazon S3 バケットの作成およびファイルのアップロードの詳細については、「[Amazon Simple Storage Service の開始方法](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html)」を参照してください。
1. IAM コンソール ([https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)) を開きます。`AmazonS3ReadOnlyAccess` ポリシーを使用してロールを作成します。新しいロールの ARN に注意してください。ロールの作成の詳細については、「[Amazon Service にアクセス許可を委任するロールの作成](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html)」を参照してください。ロールにポリシーを追加する方法については、「[ロールの修正](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html)」を参照してください。
1. で次の`DiscoverInputSchema`コマンドを実行し AWS CLI、Amazon S3 バケットと IAM ロールの ARNs を置き換えます。
```
$aws kinesisanalytics discover-input-schema --s3-configuration '{ "RoleARN": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/your-IAM-role", "BucketARN": "arn:aws:s3:::your-bucket-name", "FileKey": "data.csv" }'
```
1. 応答は次の例のようになります。
```
{
"InputSchema": {
"RecordEncoding": "UTF-8",
"RecordColumns": [
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_year"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_month"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "state"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(64)",
"Name": "producer_type"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "energy_source"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(16)",
"Name": "units"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "consumption"
}
],
"RecordFormat": {
"RecordFormatType": "CSV",
"MappingParameters": {
"CSVMappingParameters": {
"RecordRowDelimiter": "\r\n",
"RecordColumnDelimiter": ","
}
}
}
},
"RawInputRecords": [
"year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption\r\n2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615\r\n2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535\r\n2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890\r\n2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601\r\n2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681"
],
"ParsedInputRecords": [
[
null,
null,
"state",
"producer_type",
"energy_source",
"units",
null
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"47615"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"16535"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"CombinedHeatandPowerElectricPower",
"Coal",
"ShortTons",
"22890"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"3020601"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"2987681"
]
]
}
```