Étape 1 : Préparation

Avant de créer une application d’analyse de données Amazon Kinesis Data Analytics pour cet exercice, vous devez créer deux flux de données Kinesis. Configurez l’un des flux en tant que source de streaming pour votre application et l’autre flux en tant que destination où Kinesis Data Analytics conserve la sortie de votre application.

Étape 1.1 : Création des flux de données d'entrée et de sortie

Dans cette section, vous créez deux flux Kinesis : ExampleInputStream et ExampleOutputStream. Vous pouvez créer ces flux avec la AWS Management Console ou l' AWS CLI.

• Pour utiliser la console

  1. Connectez-vous à la console Kinesis AWS Management Console et ouvrez-la à https://console.aws.amazon.com l'adresse /kinesis.

  2. Choisissez Create data stream (Créer un flux de données). Créez un flux avec une partition nommée ExampleInputStream. Pour de plus amples informations, consultez Créer un flux dans le Guide du développeur Amazon Kinesis Data Streams.

  3. Répétez l'étape précédente, en créant un flux avec une seule partition nommée ExampleOutputStream.

• Pour utiliser le AWS CLI

  1. Utilisez la create-stream AWS CLI commande Kinesis suivante pour créer le premier flux ()ExampleInputStream.

     $ aws kinesis create-stream \
     --stream-name ExampleInputStream \
     --shard-count 1 \
     --region us-east-1 \
     --profile adminuser

  2. Exécutez la même commande en remplaçant le nom du flux par ExampleOutputStream. Cette commande crée le deuxième flux que l'application utilisera pour écrire la sortie.

Étape 1.2 : Ecriture d'exemples d'enregistrements dans le flux d'entrée

Dans cette étape, vous exécutez du code Python pour générer en continu des exemples d'enregistrements et les écrire dans le flux ExampleInputStream.

{"heartRate": 60, "rateType":"NORMAL"} 
...
{"heartRate": 180, "rateType":"HIGH"}

1. Installez Python et pip.

   Pour plus d'informations sur l'installation de Python, consultez le site web Python.

   Vous pouvez installer des dépendances à l'aide de pip. Pour plus d'informations sur l'installation de pip, consultez Installation sur le site web de pip.

2. Exécutez le code Python suivant. La commande put-record dans le code écrit les enregistrements JSON dans le flux.

    
   from enum import Enum
   import json
   import random
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   class RateType(Enum):
       normal = "NORMAL"
       high = "HIGH"
   
   
   def get_heart_rate(rate_type):
       if rate_type == RateType.normal:
           rate = random.randint(60, 100)
       elif rate_type == RateType.high:
           rate = random.randint(150, 200)
       else:
           raise TypeError
       return {"heartRate": rate, "rateType": rate_type.value}
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client, output=True):
       while True:
           rnd = random.random()
           rate_type = RateType.high if rnd < 0.01 else RateType.normal
           heart_rate = get_heart_rate(rate_type)
           if output:
               print(heart_rate)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name,
               Data=json.dumps(heart_rate),
               PartitionKey="partitionkey",
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   

Étape suivante

Étape 2 : Créer une application