Etapa 3: Criar o aplicativo de análise inicial Amazon Kinesis Data Analytics - Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos

Para novos projetos, recomendamos que você use o novo Managed Service para Apache Flink Studio em vez do Kinesis Data Analytics for Applications. SQL O Managed Service for Apache Flink Studio combina facilidade de uso com recursos analíticos avançados, permitindo que você crie aplicativos sofisticados de processamento de stream em minutos.

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Etapa 3: Criar o aplicativo de análise inicial Amazon Kinesis Data Analytics

Seguindo as etapas nesta seção, você poderá criar seu primeiro aplicativo de análise de dados do Kinesis Data Analytics usando o console.

nota

Sugerimos que você examine Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL: como funciona antes de tentar fazer o exercício de conceitos básicos.

Para este exercício de conceitos básicos, é possível usar o console para trabalhar com o fluxo de demonstração ou modelos com código de aplicativo.

  • Se você optar por usar o fluxo de demonstração, o console criará um fluxo de dados do Kinesis em sua conta que é chamado kinesis-analytics-demo-stream.

    Um aplicativo Kinesis Data Analytics requer uma origem de streaming. Para essa origem, vários exemplos de SQL neste guia usam o fluxo de demonstração kinesis-analytics-demo-stream. O console também executa um script que adiciona continuamente dados de exemplo (registros simulados de negociações de ações) a esse fluxo, conforme mostrado a seguir.

    Tabela de exemplos de fluxo formatados mostrando os símbolos, setores e preços das ações.

    Você pode usar kinesis-analytics-demo-stream como a origem de streaming para seu aplicativo neste exercício.

    nota

    O fluxo de demonstração permanece na conta. Você pode usá-lo para testar outros exemplos neste guia. No entanto, quando você sai do console, o script usado pelo console para de preencher os dados. Quando necessário, o console oferece a opção de começar a preencher o fluxo novamente.

  • Se optar por usar os modelos com código de aplicativo de exemplo, você usará o código do modelo fornecido pelo console para executar análises simples no fluxo de demonstração.

Use esses recursos para configurar rapidamente o primeiro aplicativo da seguinte forma:

  1. Criar um aplicativo: você só precisa fornecer um nome. O console cria o aplicativo e o serviço define o estado do aplicativo para READY.

     

  2. Configurar a entrada: primeiro você adiciona uma origem de streaming, o fluxo de demonstração. Você deve criar um fluxo de demonstração no console para que possa usá-lo. Em seguida, o console usa uma amostra aleatória dos registros no fluxo de demonstração e infere um esquema para o fluxo de entrada de aplicativo criado. O console nomeia o stream no aplicativo SOURCE_SQL_STREAM_001.

    O console usa a API de descoberta para inferir o esquema. Se necessário, você pode editar o esquema inferido. Para ter mais informações, consulte DiscoverInputSchema. O Kinesis Data Analytics usa esse esquema para criar um fluxo de aplicativo.

     

    Quando você inicia o aplicativo, o Kinesis Data Analytics lê o fluxo de demonstração continuamente em seu nome e insere linhas no fluxo de entrada de aplicativo SOURCE_SQL_STREAM_001.

     

  3. Especificar o código do aplicativo: você usa um modelo (chamado Continuous filter) que fornece o código a seguir:

    CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" 
  (symbol VARCHAR(4), sector VARCHAR(12), CHANGE DOUBLE, price DOUBLE);
 
-- Create pump to insert into output. 
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
   INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"  
      SELECT STREAM ticker_symbol, sector, CHANGE, price
      FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
      WHERE sector SIMILAR TO '%TECH%';

    O código de aplicativo consulta o stream no aplicativo SOURCE_SQL_STREAM_001. Em seguida, o código insere as linhas resultantes em outro stream no aplicativo DESTINATION_SQL_STREAM, usando bombas. Para obter mais informações sobre esse padrão de codificação, consulte Código do aplicativo.

    Para obter mais informações sobre os elementos de idioma SQL compatíveis com o Kinesis Data Analytics, consulte Amazon Kinesis Data Analytics SQL Reference.

     

  4. Configuração de saída: neste exercício, você não configura nenhuma saída. Ou seja, você não persiste dados no stream no aplicativo criado pelo aplicativo em nenhum destino externo. Em vez disso, você verifica os resultados da consulta no console. Exemplos adicionais neste guia mostram como configurar a saída. Para obter um exemplo, consulte Exemplo: criar alertas simples.

Importante

O exercício usa a região Leste dos EUA (N. da Virgínia) (us-east-1) para configurar o aplicativo. Você pode usar qualquer um dos compatíveis Regiões da AWS.

Próxima etapa

Etapa 3.1: criar um aplicativo