Para proyectos nuevos, le recomendamos que utilice el nuevo servicio gestionado para Apache Flink Studio en lugar de aplicaciones de Kinesis Data Analytics para SQL. El servicio gestionado para Apache Flink Studio combina la facilidad de uso con capacidades analíticas avanzadas, lo que le permite crear aplicaciones sofisticadas de procesamiento de flujos en cuestión de minutos.
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¿Qué son las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL?
Con las aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL, puede utilizar SQL estándar para procesar y analizar datos de streaming. El servicio le permite crear rápidamente y ejecutar un potente código SQL en orígenes de streaming para realizar análisis de serie temporal, alimentar paneles en tiempo real y crear métricas en tiempo real.
Para comenzar a utilizar Kinesis Data Analytics, debe crear una aplicación de Kinesis Data Analytics que lea y procese constantemente datos de streaming. El servicio admite la ingesta de datos de fuentes de streaming de Amazon Kinesis Data Streams y Amazon Data Firehose. A continuación, cree código SQL con el editor interactivo y pruébelo con datos de streaming en vivo. También puede configurar los destinos a los que desea que Kinesis Data Analytics envíe los resultados.
Kinesis Data Analytics admite Amazon Data Firehose (Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Service y Splunk) y OpenSearch Amazon AWS LambdaKinesis Data Streams como destinos.
¿Cuándo debo usar Amazon Kinesis Data Analytics?
Amazon Kinesis Data Analytics permite crear rápidamente un código SQL que lee, procesa y almacena datos de manera continua en casi tiempo real. Puede utilizar consultas SQL estándar con los datos de streaming para crear aplicaciones que transformen y proporcionen información valiosa a partir de los datos. A continuación se indican algunos escenarios de ejemplo para utilizar Kinesis Data Analytics::
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Generar análisis de series de tiempo: puede calcular métricas en ventanas de tiempo y, a continuación, transmitir los valores a Amazon S3 o Amazon Redshift a través de una secuencia de entrega de datos de Kinesis.
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Alimentar paneles en tiempo real: puede enviar los resultados de datos de streaming agregados y procesados descendentes para alimentar paneles en tiempo real.
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Crear métricas en tiempo real: puede crear métricas personalizadas y disparadores para usarlos en la monitorización, las notificaciones y las alarmas en tiempo real.
Para obtener información sobre los elementos del lenguaje SQL compatibles con Kinesis Data Analytics, consulte Referencia de SQL de Amazon Kinesis Data Analytics.
¿Es la primera vez que utiliza Amazon Kinesis Data Analytics?
Si es la primera vez que utiliza Amazon Kinesis Data Analytics, le recomendamos que lea las siguientes secciones en orden:
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Lea la sección “Cómo funciona” de esta guía. En esta sección, se presentan varios componentes de Kinesis Data Analytics con los que puede trabajar para crear end-to-end una experiencia. Para obtener más información, consulte Aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL: cómo funciona.
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Haga los ejercicios de la introducción. Para obtener más información, consulte Introducción a aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics para SQL.
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Explore los conceptos de SQL de streaming. Para obtener más información, consulte Conceptos de SQL de Streaming.
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Consulte los ejemplos adicionales. Para obtener más información, consulte Ejemplos de Kinesis Data Analytics para SQL.
