Para novos projetos, recomendamos que você use o novo Managed Service for Apache Flink Studio em vez do Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL. O Managed Service for Apache Flink Studio combina facilidade de uso com recursos analíticos avançados, permitindo que você crie aplicativos sofisticados de processamento de stream em minutos.
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O que é o Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL?
Com o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL, você pode processar e analisar dados de streaming usando SQL padrão. O serviço permite que você crie e execute rapidamente um código SQL sofisticado com base nas origens de streaming para executar análises por tempo, alimentar painéis em tempo real e criar métricas em tempo real.
Para começar a usar o Kinesis Data Analytics, crie um aplicativo Kinesis Data Analytics que leia e processe continuamente o fluxo de dados. O serviço suporta a ingestão de dados das fontes de streaming Amazon Kinesis Data Streams e Amazon Data Firehose. Em seguida, você cria o código SQL usando o editor interativo e o testa com dados de streaming ao vivo. Você também pode configurar destinos para os quais o Kinesis Data Analytics enviará os resultados.
O Kinesis Data Analytics oferece suporte ao Amazon Data Firehose (Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Service e Splunk) e ao OpenSearch AWS LambdaAmazon Kinesis Data Streams como destinos.
Quando devo usar o Amazon Kinesis Data Analytics?
O Amazon Kinesis Data Analytics permite que você crie rapidamente o código SQL que lê, processa e armazena continuamente dados em tempo quase real. Usando consultas SQL padrão nos dados em streaming, você pode criar aplicativos que transformam e fornecem informações sobre seus dados. Veja a seguir alguns cenários de exemplo de uso do Kinesis Data Analytics:
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Gerar análise por tempo: você pode calcular métricas ao longo do tempo e, em seguida, fazer streaming de valores para o Amazon S3 ou o Amazon Redshift por meio de um stream de entrega de dados do Kinesis.
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Alimentar painéis em tempo real – Você pode enviar resultados de dados de streaming agregados e processados downstream para alimentar painéis em tempo real.
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Criar métricas em tempo real – Você pode criar métricas e triggers personalizados para uso em monitoramento em tempo real, notificações e alarmes.
Para obter mais informações sobre os elementos da linguagem SQL compatíveis com o Kinesis Data Analytics, consulte Referência SQL do Amazon Kinesis Data Analytics.
Você é um usuário iniciante do Amazon Kinesis Data Analytics?
Se você estiver usando o Amazon Kinesis Data Analytics pela primeira vez, recomendamos que leia as seções a seguir nesta ordem:
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Leia a seção Como funciona deste guia. Esta seção apresenta vários componentes do Kinesis Data Analytics com os quais você trabalha para criar uma end-to-end experiência. Para ter mais informações, consulte Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL: como funciona.
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Tente fazer os exercícios de conceitos básicos. Para ter mais informações, consulte Conceitos básicos do Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL.
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Explore os conceitos de SQL de streaming. Para ter mais informações, consulte Conceitos de streaming com SQL.
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Tente exemplos adicionais. Para ter mais informações, consulte Exemplos de Kinesis Data Analytics para SQL.
