经过仔细考虑,我们决定分两个步骤停止使用亚马逊 Kinesis Data Analytics SQL 的应用程序:
1. 从 2025 年 10 月 15 日起,您将无法为应用程序创建新的 Kinesis Data Analytic SQL s。
2. 我们将从 2026 年 1 月 27 日起删除您的申请。您将无法启动或操作适用于应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytic SQL s。从那时起,亚马逊 Kinesis Data Analytics SQL 将不再提供支持。有关更多信息,请参阅 适用于应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytic SQL s 停产。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
步骤 2:创建分析应用程序
在本节中,您将创建一个 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序,然后将其配置为使用在 步骤 1:准备数据 中作为流式传输源创建的 Kinesis 数据流。然后,运行使用 RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
函数的应用程序代码。
创建应用程序
打开 Kinesis 控制台,网址为:https://console.aws.amazon.com/kinesis
。 -
在导航窗格中选择 Data Analytics (数据分析),然后选择创建应用程序。
-
提供应用程序名称和描述 (可选),并选择 Create application。
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选择 Connect streaming data (连接流数据),然后从列表中选择 ExampleInputStream。
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选择 Discover schema,并确保
Systolic
和Diastolic
显示为INTEGER
列。如果二者为另一种类型,则选择 Edit schema,并将INTEGER
类型分配给二者。 -
在 Real time analytics 下,选择 Go to SQL editor。出现提示时,选择运行您的应用程序。
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将以下代码粘贴到 SQL 编辑器中,然后选择 Save and run SQL。
--Creates a temporary stream. CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); --Creates another stream for application output. CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); -- Compute an anomaly score with explanation for each record in the input stream -- using RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "TEMP_STREAM" SELECT STREAM "Systolic", "Diastolic", "BloodPressureLevel", ANOMALY_SCORE, ANOMALY_EXPLANATION FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION( CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 100, 256, 100000, 1, true)); -- Sort records by descending anomaly score, insert into output stream CREATE OR REPLACE PUMP "OUTPUT_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM * FROM "TEMP_STREAM" ORDER BY FLOOR("TEMP_STREAM".ROWTIME TO SECOND), ANOMALY_SCORE DESC;