经过仔细考虑,我们决定分两个步骤停用 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序:
1. 从 2025 年 10 月 15 日起,您将无法创建新的 Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。
2. 从 2026 年 1 月 27 日起,我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起,将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息,请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用。
什么是 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序?
借助 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序,您可以使用标准 SQL 来处理和分析流数据。您可以使用该服务针对流式传输源快速编写和运行强大的 SQL 代码,以执行时间序列分析,为实时控制面板提供信息以及创建实时指标。
要开始使用 Kinesis Data Analytics,您可以创建一个 Kinesis Data Analytics 应用程序以持续读取和处理流数据。该服务支持从 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Data Firehose 流式传输源摄取数据。然后,您可以使用交互式编辑器编写 SQL 代码,并使用实时流数据测试它。您还可以配置 Kinesis Data Analytics 要将结果发送到的目标。
Kinesis Data Analytics 支持将 Amazon Data Firehose(Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Service 和 Splunk)、AWS Lambda 和 Amazon Kinesis Data Streams 用作目标。
我应该什么时候使用 Amazon Kinesis Data Analytics?
通过使用 Amazon Kinesis Data Analytics,您可以快速编写 SQL 代码以使用近乎实时的方式持续读取、处理和存储数据。通过对流数据采用标准 SQL 查询,您可以构建转换数据并深入了解这些数据的应用程序。下面提供了一些使用 Kinesis Data Analytics 的示例方案:
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生成时间序列分析 - 您可以基于时间范围计算指标,然后通过 Kinesis 数据传输流将值传输到 Amazon S3 或 Amazon Redshift。
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为实时控制面板提供信息 - 您可以向下游发送处理的聚合流数据结果,以便为实时控制面板提供信息。
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创建实时指标 - 您可以创建自定义指标和触发器,以用于实时监控、通知和警报。
有关 Kinesis Data Analytics 支持的 SQL 语言元素的信息,请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 参考。
您是否首次使用 Amazon Kinesis Data Analytics?
如果您是首次接触 Amazon Kinesis Data Analytics 的用户,我们建议您按顺序阅读以下内容:
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阅读本指南的“工作原理”部分。本部分介绍了您可以用来打造端到端体验的各种 Kinesis Data Analytics 组件。有关更多信息,请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序:工作原理。
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尝试入门练习。有关更多信息,请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics·for·SQL 应用程序入门。
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了解流式 SQL 概念。有关更多信息,请参阅 流式 SQL 概念。
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尝试其他示例。有关更多信息,请参阅 Kinesis Data Analytics for SQL 示例。