什么是适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics? - SQL适用于应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics 开发者指南

对于新项目,我们建议您使用适用于 Apache Flink Studio 的新托管服务,而不是应用程序版 Kinesis Data Analytics。SQLManaged Service for Apache Flink Studio 不仅操作简单,还具有高级分析功能,使您能够在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

什么是适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics?

借助适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics,您可以使用标准 SQL 来处理和分析流数据。您可以使用该服务针对流式传输源快速编写和运行强大的 SQL 代码,以执行时间序列分析,为实时控制面板提供信息以及创建实时指标。

要开始使用 Kinesis Data Analytics,您可以创建一个 Kinesis Data Analytics 应用程序以持续读取和处理流数据。该服务支持从亚马逊 Kinesis Data Streams 和 Amazon Data Firehose 流媒体源提取数据。然后,您可以使用交互式编辑器编写 SQL 代码,并使用实时流数据测试它。您还可以配置 Kinesis Data Analytics 要将结果发送到的目标。

Kinesis Data Analytics 支持亚马逊数据 Firehose(亚马逊 S3、亚马逊 Redshift、亚马逊服务和 Splunk)和 OpenSearch 亚马逊 AWS LambdaKinesis Data Streams 作为目的地。

我应该什么时候使用 Amazon Kinesis Data Analytics?

通过使用 Amazon Kinesis Data Analytics,您可以快速编写 SQL 代码以使用近乎实时的方式持续读取、处理和存储数据。通过对流数据采用标准 SQL 查询,您可以构建转换数据并深入了解这些数据的应用程序。下面提供了一些使用 Kinesis Data Analytics 的示例方案:

  • 生成时间序列分析 - 您可以基于时间范围计算指标,然后通过 Kinesis 数据传输流将值传输到 Amazon S3 或 Amazon Redshift。

  • 为实时控制面板提供信息 - 您可以向下游发送处理的聚合流数据结果,以便为实时控制面板提供信息。

  • 创建实时指标 - 您可以创建自定义指标和触发器,以用于实时监控、通知和警报。

有关 Kinesis Data Analytics 支持的 SQL 语言元素的信息,请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 参考

你是否首次使用 Amazon Kinesis Data Analytics?

如果您是首次接触 Amazon Kinesis Data Analytics 的用户,我们建议您按顺序阅读以下内容:

  1. 阅读本指南的“工作原理”部分。本节介绍各种 Kinesis Data Analytics 组件,您可以使用这些组件来 end-to-end 创建体验。有关更多信息,请参阅适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics:工作原理

  2. 尝试入门练习。有关更多信息,请参阅适用于应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 入门

  3. 了解流式 SQL 概念。有关更多信息,请参阅流式 SQL 概念

  4. 尝试其他示例。有关更多信息,请参阅 适用于 SQL 的 Kinesis Data Analytics 示例