第 1 步:将开源库下载到您喜欢的 IDE

创建 Java 应用程序

首先下载开源库,包括 AWS SDK、Apache Flink 和 AWS 服务连接器。 

Java 示例代码

使用数据流和流运算符编写 Apache Flink 应用程序代码。应用程序数据流是您使用应用程序代码执行处理所依据的数据结构。数据不断地从源流向应用程序数据流。一个或多个流运算符用于定义对应用程序数据流的处理。

第 3 步:将代码上传至 Kinesis Data Analytics

配置 Java 应用程序

构建完成之后,将代码上传至 Amazon Kinesis Data Analytics,该服务会处理持续运行实时应用程序所需的任何事项,包括自动扩展以匹配传入数据的大小和吞吐量。

Amazon Kinesis Data Analytics Studio 非常易于上手

第 1 步:创建 Amazon Kinesis Data Analytics Studio 应用程序

创建 Java 应用程序

您可以从 Amazon Kinesis Data Analytics、Amazon MSK 或 Amazon Kinesis Data Streams 控制台开始体验。您还可以使用自定义连接器来连接任何其他数据源。

Java 示例代码

您可以在笔记中运行单个段落,在上下文中查看结果,并使用 Apache Zeppelin 内置的可视化功能加速开发。您还可以在代码中使用用户定义的函数。

第 3 步:搭建并部署为 Kinesis Data Analytics 流式应用程序

配置 Java 应用程序

您可以将代码部署为持续运行的流处理应用程序,只需点几下鼠标即可完成操作。您部署的应用程序将成为适用于 Appache Flink 的 Kinesis Data Analytics 应用程序,带有持久性状态和自动伸缩功能。在您将代码产品化之前,您还能更改源、目标位置、日志记录和监控层级。

Amazon Kinesis Data Analytics SQL 入门

首先,创建一个新的 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序。选择我们作为输入内容提供的演示流,选取模板,然后编辑 SQL 查询。然后,您可以直接在控制台中查看结果,也可以将输出内容加载到 Amazon Elasticsearch Service 中使用 Kibana 查看。您能够在几分钟内部署一个完整的流数据应用程序。

第 1 步:配置输入流

配置输入流

首先,转至 Amazon Kinesis Data Analytics 控制台,然后选择 Kinesis 数据流或 Kinesis Data Firehose 交付流作为输入流。Amazon Kinesis Data Analytics 会提取数据、自动识别标准数据格式并提供一个建议架构。您可以对此架构进行优化,或者如果输入数据为非结构化数据,则可以使用我们的直观架构编辑器定义新的架构。

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第 2 步:编写 SQL 查询

编写 SQL 查询

接下来,编写 SQL 查询以使用 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 编辑器和内置模板处理流数据,然后使用实时流数据进行测试。

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第 3 步:配置输出流

配置输出流

最后,指出希望加载结果的目标位置。Amazon Kinesis Data Analytics 集成了开箱即用的 Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Kinesis Data Firehose,这样可以将处理的结果轻松发送至 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service 或您自己的自定义目标。

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在线学习

教程研讨会

在本研讨会中,您将构建端对端的串流架构以近乎实时地提取、分析和显示串流数据。您打算改善纽约市的出租车公司的运营。您将近乎实时地分析纽约市的出租车队的遥测数据以优化其车队运营。

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预构建的解决方案

适用于 Amazon Kinesis 的 AWS 流数据解决方案

使用预构建的解决方案快速入门。使用适用于 Amazon Kinesis 的 AWS 流数据解决方案帮助您解决实时流使用案例,例如捕获大量应用程序日志、分析点击流数据、持续交付到数据湖等。

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培训视频

15 分钟培训视频说明了如何在 Amazon Kinesis Data Analytics 中使用 Apache Flink 应用程序,以便从数据中获得更及时的见解。

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Amazon Kinesis Data Analytics 入门

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通过分步指南了解如何使用 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 或 Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink

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