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).
As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Exemplo: divisão de strings de caracteres em vários campos (função VARIABLE\$1COLUMN\$1LOG\$1PARSE)
Este exemplo usa a função `VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` para manipular strings no Kinesis Data Analytics. O `VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` divide uma string de entrada nos campos separados por um caractere delimitador ou uma string delimitadora. Para obter mais informações, consulte [VARIABLE\$1COLUMN\$1LOG\$1PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-variable-column-log-parse.html) em *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL Reference*.
Neste exemplo, você grava registros semiestruturados em um fluxo de dados do Amazon Kinesis Data Streams. Esta é a aparência dos registros de exemplo:
```
{ "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"}
```
Em seguida, você criará um aplicativo Kinesis Data Analytics no console usando o stream Kinesis como origem de streaming. O processo de descoberta lê registros de exemplo na origem de streaming e infere um esquema de aplicativo com quatro colunas, como mostrado a seguir:
![\[Captura de tela do console mostrando o esquema no aplicativo com quatro colunas.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/unstructured-10.png)
Em seguida, você usa o código do aplicativo com a função `VARIABLE_COLUMN_LOG_PARSE` para analisar os valores separados por vírgulas e insere linhas normalizadas em outro stream no aplicativo, como mostrado a seguir:
![\[Captura de tela do console mostrando a guia de análise em tempo real com o fluxo no aplicativo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/unstructured-20.png)
**Topics**
+ [Etapa 1: Criar um fluxo de dados Kinesis](#examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-1)
+ [Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics](#examples-transforming-strings-variablecolumnlogparse-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 {"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"))
```
## Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics
Crie um aplicativo de análise de dados do 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 (Criar aplicativo)**, digite um nome para o aplicativo e selecione **Create application (Criar 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. Observe que 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:
1. Copie o código de aplicativo a seguir e cole-o no editor:
```
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. 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.