步驟 2：建立應用程式

在本節建立 Amazon Kinesis Data Analytics 應用程式，如下所示：

• 設定應用程式輸入，以使用您在 步驟 1：準備 中建立的 Kinesis 資料串流作為串流來源。

• 使用主控台上的異常偵測範本。

建立應用程式

1. 按照 Kinesis Data Analytics 入門練習中的步驟 1、2 和 3 進行操作 (請參閱 步驟 3.1：建立應用程式)。

   • 在來源設定中，執行下列動作：

     • 指定您在前一節建立的串流來源。

     • 主控台推斷結構描述後，請編輯結構描述，並將 heartRate 欄類型設定為 INTEGER。

       大部分的心率值都是正常的，而且探索程序很可能會將 TINYINT 類型指派給此資料欄。但是，一小部分的值顯示出高心率。如果這些高數值不符合 TINYINT 類型，Kinesis Data Analytics 會將這些資料列傳送至錯誤串流。將資料類型更新為 INTEGER，以便容納所有產生的心率資料。

   • 使用主控台上的異常偵測範本。然後，您可以更新範本程式碼，以提供適當的資料欄名稱。

2. 提供資料欄名稱以更新應用程式碼。生成的應用程式碼如下所示 (將此代碼貼到 SQL 編輯器中)：

   --Creates a temporary stream.
   CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   --Creates another stream for application output.	        
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   -- Compute an anomaly score for each record in the input stream
   -- using Random Cut Forest
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
      INSERT INTO "TEMP_STREAM"
         SELECT STREAM "heartRate", "rateType", ANOMALY_SCORE 
         FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST(
                 CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001")));
   
   -- 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;

3. 在 Kinesis Data Analytics 主控台上執行 SQL 程式碼並檢閱結果：

   

後續步驟

步驟 3：設定應用程式輸出