Der beste Einstieg in Amazon Kinesis Data Analytics besteht darin, praktische Erfahrung durch Erstellen einer Beispielanwendung zu sammeln. Gehen Sie einfach zur Amazon-Kinesis-Analytics-Konsole und erstellen Sie eine neue Kinesis-Data-Analytics-Anwendung. Abhängig davon, ob Sie eine Anwendung basierend auf Java oder SQL wählen, folgen Sie den folgenden Schritten:

Der Einstieg in Java ist ganz einfach

Um zu beginnen, erstellen Sie eine Kinesis-Data-Analytics-Anwendung, die kontinuierlich Streaming-Daten liest und verarbeitet. Laden Sie die Open-Source-Java-Bibliotheken mit Ihrem bevorzugten IDE herunter und schreiben Sie dann Ihren Javacode und testen Sie diesen mit Live-Streaming-Daten. Sie können Ziele, wohin Sie Kinesis Data Analytics Ihre Ergebnisse schicken lassen wollen, konfigurieren.

Sie erhalten Anweisungen, wie Sie die Bibliotheken herunterladen und Ihre erste Anwendung erstellen, im Handbuch Amazon Kinesis Data Analytics for Java Developer.

kda-java-create

Beispiel-Code:

kda-java-code2
kda-java-configure2

Sie können damit beginnen, die Open-Source-Bibliotheken herunterzuladen, einschließlich AWS SDK, Apache Flink und Konnektoren für AWS-Services. 

Sie schreiben Ihren Java-Code mit Daten-Streams und Stream-Operatoren. Anwendungs-Daten-Streams sind die Datenstruktur, die Sie in Ihrem Java-Code verarbeiten. Daten fließen kontinuierlich von den Quellen in die Anwendungs-Daten-Streams. Ein oder mehrere Stream-Operatoren werden verwendet, um Ihre Verarbeitung des Anwendungs-Daten-Streams zu definieren.

Nach der Entwicklung laden Sie Ihren Code zu Amazon Kinesis Data Analytics hoch und die Services führen alles Erforderliche durch, damit Ihre Echtzeit-Anwendungen durchgehend ausgeführt werden können. Außerdem skaliert es automatisch mit dem Umfang und dem Durchsatz Ihrer eingehenden Daten.

Der Abschnitt Erste Schritte mit dem Java-Entwicklerleitfaden des Java-Entwicklerleitfadens bietet eine einfache Beschreibung in Einzelschritten, wie Sie Ihre erste Anwendung entwickeln können.

Apache Flink bietet mehrere Java-basierte Stream-Verarbeitungsbeispiele auf dem Apache-Flink-GitHub-Repository.

Das 15-minütige Schulungsvideo erklärt, wie Sie Java-Anwendungen in Amazon Kinesis Data Analytics anwenden können, um aktuellere Erkenntnisse Ihrer Daten zu erhalten.

Der Einstieg in SQL ist ganz einfach

Um zu beginnen, erstellen Sie eine neue Amazon-Kinesis-Data-Analytics-Anwendung. Wählen Sie als Eingabe den bereitgestellten Demo-Stream, suchen Sie eine Vorlage aus und bearbeiten Sie die SQL-Abfrage. Sie können dann die Ergebnisse direkt in der Konsole anzeigen oder die Ausgabe mit Kibana in Amazon Elasticsearch Service laden. Innerhalb weniger Minuten sind Sie in der Lage, eine komplette Streaming-Daten-Anwendung bereitzustellen.

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Gehen Sie zuerst zur Amazon Kinesis Data Analytics-Konsole und wählen Sie einen Kinesis-Datenstrom oder einen Kinesis Data Firehose-Lieferdatenstrom als Eingabe aus. Amazon Kinesis Data Analytics nimmt die Daten entgegen, erkennt automatisch Standard-Datenformate und schlägt ein Schema vor. Sie können dieses Schema verfeinern. Wenn Ihre Eingabedaten nicht strukturiert sind, können Sie mit unserem intuitiven Schema-Editor ein neues Schema definieren.

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Schreiben Sie als Nächstes im SQL-Editor von Amazon Kinesis Data Analytics und mithilfe der integrierten Vorlagen Ihre SQL-Abfragen zum Verarbeiten der Streaming-Daten und testen Sie sie Live mit Streaming-Daten.

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Geben Sie abschließend die Ziele für die Resultate an. Amazon Kinesis Data Analytics und Amazon Kinesis Data Streams sowie Amazon Kinesis Data Firehose können sofort integriert werden, sodass es einfach ist, die verarbeiteten Ergebnisse an Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service oder Ihr eigenes benutzerdefiniertes Ziel zu senden.

Beispiele für Erste Schritte

Diese Ressourcen enthalten Beispielanwendungen für Daten-Streaming und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, damit Sie sie ausprobieren und praktische Erfahrungen sammeln können.

Das SQL-Entwicklerhandbuch bietet einen Überblick zur Architektur von Amazon Kinesis Data Analytics und erläutert, wie Sie Anwendungen erstellen und Ein- und Ausgaben konfigurieren.

In der Einstiegshilfe begleiten wir Sie bei der Einrichtung eines AWS-Kontos, der Nutzung der Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) und der Erstellung Ihrer ersten Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendung.

Dieses Handbuch für Beispielanwendungen enthält Code-Beispiele und Schritt-für-Schritt-Anweisungen, damit Sie Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendungen erstellen und Ihre Ergebnisse testen können.

Anleitungsvideos

Der Einstieg in Kinesis Data Analytics ist ganz einfach. Die Anleitungsvideos vereinfachen Ihre Arbeit durch technische Einblicke in gängige Anwendungsfälle und beschleunigen Workflows. Sie bieten auch in detaillierten Überblick über die wichtigsten Funktionen, damit Sie Ihren Job erledigen.  Öffnen Sie die Links unten, um die Videos zu sehen:

Einführung in Amazon Kinesis Data Analytics (2:21)
Feeds in Echtzeit-Dashboards (3:14)
Erstellung von Echtzeitalarmen (2:59)
Erstellung von Time Series Analytics (2:32)

Erste Schritte mit Amazon Kinesis Data Analytics

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Lesen Sie das Handbuch "Erste Schritte"

Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics finden Sie in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung.

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Entwickeln Sie Streaming-Anwendungen

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