Pour les nouveaux projets, nous vous recommandons d’utiliser le nouveau service géré pour Apache Flink Studio plutôt que les applications Kinesis Data Analytics pour SQL. Le service géré pour Apache Flink Studio allie facilité d’utilisation et capacités analytiques avancées, ce qui vous permet de créer des applications sophistiquées de traitement des flux en quelques minutes.
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Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics
Dans cette section de l’exemple pour les points chauds, vous créez une application Kinesis Data Analytics en procédant comme suit :
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Configurez l’entrée de l’application pour utiliser le flux de données Kinesis que vous avez créé comme source de streaming à l’étape 1.
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Utilisez le code d'application fourni dans l'AWS Management Console.
Pour créer une application
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Créez une application Kinesis Data Analytics en suivant les étapes 1, 2 et 3 de l’exercice Mise en route (voir Étape 3.1 : Créer une application).
Dans la configuration de la source, procédez de la façon suivante :
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Spécifiez la source de streaming que vous avez créée dans Étape 1 : Créer les flux d'entrée et de sortie.
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Une fois que la console a déduit le schéma, modifiez celui-ci. Assurez-vous que les types de colonne
x
ety
DOUBLE
sont définis sur , et que le type de colonneIS_HOT
est défini surVARCHAR
.
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Utilisez le code d'application suivant (vous pouvez coller ce code dans l'éditeur SQL) :
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "x" DOUBLE, "y" DOUBLE, "is_hot" VARCHAR(4), HOTSPOTS_RESULT VARCHAR(10000) ); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT "x", "y", "is_hot", "HOTSPOTS_RESULT" FROM TABLE ( HOTSPOTS( CURSOR(SELECT STREAM "x", "y", "is_hot" FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 1000, 0.2, 17) );
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Exécutez le code SQL et vérifiez les résultats.
Étape suivante
Étape 3 : Configurer la sortie de l'application