Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos em duas etapas:
1. A partir de 15 de outubro de 2025, você não poderá criar um novo Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos.
2. Excluiremos seus aplicativos a partir de 27 de janeiro de 2026. Você não poderá iniciar ou operar seu Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos. O suporte não estará mais disponível para o Amazon Kinesis Data Analytics SQL a partir desse momento. Para obter mais informações, consulte Descontinuação do Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos.
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Etapa 1: Preparar os dados
Antes de criar um Amazon Kinesis Data Analytics para este exemplo, crie um fluxo de dados do Kinesis para usar como origem de streaming para o seu aplicativo. Além disso, execute o código Python para gravar dados simulados de pressão arterial no fluxo.
Tópicos
Etapa 1.1: Criar um fluxo de dados do Kinesis
Nesta seção, você cria um fluxo de dados do Kinesis chamado ExampleInputStream
. Você pode criar esse fluxo de dados usando o AWS Management Console ou a AWS CLI.
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Para usar o console:
Faça login no AWS Management Console e abra o console do Kinesis em https://console.aws.amazon.com/kinesis
. -
Selecione Data Streams (Fluxos de dados) no painel de navegação. Em seguida, escolha Create Kinesis stream (Criar fluxo do Kinesis).
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Para o nome, digite
ExampleInputStream
. Para o número de estilhaços, digite1
.
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Como alternativa, para usar a AWS CLI para criar o fluxo de dados , execute o seguinte comando:
$ aws kinesis create-stream --stream-name ExampleInputStream --shard-count 1
Etapa 1.2: Gravação de registros de amostra no stream de entrada
Nesta etapa, execute o código Python para gerar continuamente os registros de exemplo e gravá-los no fluxo de dados que você criou.
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Instale o Python e o pip.
Para obter informações sobre como instalar o Python, consulte Python
. Você pode instalar dependências usando o pip. Para obter informações sobre como instalar o pip, consulte Instalação
na documentação do pip. -
Execute o código do Python a seguir. Você pode alterar a região a ser usada neste exemplo. O comando
put-record
no código grava os registros JSON no fluxo.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"))
Próxima etapa
Etapa 2: Criar um aplicativo de análise