Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL:
1. A partir de **1º de setembro de 2025,** não forneceremos nenhuma correção de bug para aplicativos do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL porque teremos suporte limitado para ele, devido à próxima descontinuação.
2. A partir **de 15 de outubro de 2025,** você não poderá criar novos aplicativos Kinesis Data Analytics para SQL.
3. Excluiremos as aplicações a partir de **27 de janeiro de 2026**. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte [Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL](discontinuation.md).
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# Exemplo: análise de strings de log com base em expressões regulares (função REGEX\$1LOG\$1PARSE)
Esse exemplo usa a função `REGEX_LOG_PARSE` para transformar uma string no Amazon Kinesis Data Analytics. O `REGEX_LOG_PARSE` analisa uma string baseada nos padrões de expressão comum de Java padrão. Para obter mais informações, consulte [REGEX\$1LOG\$1PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-regex-log-parse.html) em *Referência SQL do Amazon Managed Service for Apache Flink*.
Neste exemplo, você grava os registros a seguir em um stream do Amazon Kinesis:
```
{"LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] \"GET /index.php HTTP/1.1\" 200 125 \"-\" \"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0\""}
{"LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] \"GET /index.php HTTP/1.1\" 200 125 \"-\" \"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0\""}
{"LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] \"GET /index.php HTTP/1.1\" 200 125 \"-\" \"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0\""}
...
```
Em seguida, você criará um aplicativo Kinesis Data Analytics no console com o fluxo de dados Kinesis como origem de streaming. O processo de descoberta lê registros de exemplo na origem de streaming e infere um esquema de aplicativo com uma coluna (LOGENTRY), como mostrado a seguir.
![\[Captura de tela do console mostrando o esquema no aplicativo com a coluna LOGENTRY.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_regex_log_parse_0.png)
Em seguida, você usa o código do aplicativo com a função `REGEX_LOG_PARSE` para analisar a cadeia de log e recuperar os elementos de dados. Insira dos dados resultantes em outro fluxo de aplicativo, como mostramos na captura de tela a seguir:
![\[Captura de tela do console mostrando a tabela de dados resultante com ROWTIME, LOGENTRY e colunas MATCH1. MATCH2\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_regex_log_parse_1.png)
**Topics**
+ [Etapa 1: Criar um fluxo de dados Kinesis](#examples-transforming-strings-regexlogparse-1)
+ [Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics](#examples-transforming-strings-regexlogparse-2)
## Etapa 1: Criar um fluxo de dados Kinesis
Crie um fluxo de dados do Amazon Kinesis e preencha registros de log da seguinte forma:
1. [Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Kinesis em https://console.aws.amazon.com /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)
1. Selecione **Data Streams (Fluxos de dados)** no painel de navegação.
1. Escolha **Create Kinesis stream (Criar fluxo do Kinesis)** e crie um fluxo com um estilhaço. Para obter mais informações, consulte [Criar um fluxo](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Streams*.
1. Execute o seguinte código Python para preencher os registros de log de exemplo. Esse código simples grava continuamente o mesmo registro de log no fluxo.
```
import json
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {
"LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] "
'"GET /index.php HTTP/1.1" 200 125 "-" '
'"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0"'
}
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"))
```
## Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics
Em seguida, crie um aplicativo Kinesis Data Analytics, da seguinte maneira:
1. [Abra o console do Managed Service for Apache Flink em https://console.aws.amazon.com /kinesisanalytics.](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics)
1. Escolha **Create application** e especifique um nome de aplicativo.
1. Na página de detalhes do aplicativo, escolha **Connect streaming data (Conectar dados de streaming)**.
1. Na página **Connect to source (Conectar com a fonte)**, faça o seguinte:
1. Escolha o stream criado na seção anterior.
1. Escolha a opção para criar uma função do IAM.
1. Escolha **Discover schema (Descobrir esquema)**. Aguarde o console mostrar o esquema inferido e os registros de exemplo usados para inferir o esquema do fluxo do aplicativo criado. O esquema inferido tem apenas uma coluna.
1. Escolha **Save and continue**.
1. Na página de detalhes de aplicativo, escolha **Go to SQL editor (Ir para o editor de SQL)**. Para iniciar o aplicativo, escolha **Yes, start application (Sim, iniciar o aplicativo)** na caixa de diálogo exibida.
1. No editor SQL, escreva o código do aplicativo e verifique os resultados da seguinte forma:
1. Copie o código de aplicativo a seguir e cole-o no editor.
```
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (logentry VARCHAR(24), match1 VARCHAR(24), match2 VARCHAR(24));
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
SELECT STREAM T.LOGENTRY, T.REC.COLUMN1, T.REC.COLUMN2
FROM
(SELECT STREAM LOGENTRY,
REGEX_LOG_PARSE(LOGENTRY, '(\w.+) (\d.+) (\w.+) (\w.+)') AS REC
FROM SOURCE_SQL_STREAM_001) AS T;
```
1. Escolha **Save and run SQL**. Na guia **Real-time analytics (Análise em tempo real)**, você pode ver todos os fluxos de aplicativo criados pelo aplicativo e verificar os dados.