新規プロジェクトでは、Kinesis Data Analytics for SQL よりも 新しい Managed Service for Apache Flink Studio を使用することをお勧めします。Managed Service for Apache Flink Studio は、使いやすさと高度な分析機能を兼ね備えているため、高度なストリーム処理アプリケーションを数分で構築できます。
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ステップ 2: 分析アプリケーションを作成する
このセクションでは、Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成し、「ステップ 1: データを準備する」でストリーミングソースとして作成した Kinesis データストリームを使用するように設定します。RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数を使用するアプリケーションコードを実行します。
アプリケーションを作成するには
Kinesis コンソール (https://console.aws.amazon.com/kinesis
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[データ分析]、[アプリケーションの作成] の順に選択します。
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アプリケーション名と説明 (オプション) を指定して、[Create application] を選択します。
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[ストリーミングデータの接続] を選択し、リストから [ExampleInputStream] を選択します。
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[スキーマの検出] を選択して、
INTEGER列としてSystolicおよびDiastolicが表示されていることを確認します。別のタイプがある場合は、[Edit schema] を選択し、INTEGERタイプを両方に割り当てます。 -
[Real time analytics] の下で、[Go to SQL editor] を選択します。プロンプトが表示されたら、アプリケーションの実行を選択します。
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次のコードを SQL エディタに貼り付けて、[Save and run SQL] を選択します。
--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;
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