La mejor forma de comenzar a usar Amazon Kinesis Data Analytics es obtener experiencia práctica mediante la creación de una aplicación de muestra. Simplemente vaya a la consola de Amazon Kinesis Data Analytics y cree una nueva aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics. Dependiendo de si desea elegir una aplicación basada en Java o en SQL, tendrá que seguir los siguientes pasos:
Es fácil comenzar a usar Java
Para empezar, cree una aplicación de Kinesis Data Analytics que lea y procese constantemente datos de streaming. Descargue las bibliotecas de Java de código abierto usando su IDE preferido; luego, escriba su código Java y pruébela con datos de streaming en vivo. Puede configurar los destinos a los que desea enviar los resultados de Kinesis Data Analytics.
Puede obtener instrucciones sobre cómo descargar las bibliotecas y crear su primera aplicación en la Guía del desarrollador Java de Amazon Kinesis Data Analytics.
Código de muestra:
Paso 1: Descargue las bibliotecas de código abierto en su IDE preferido
Puede empezar por descargar las bibliotecas de código abierto que incluyen el SDK de AWS, Apache Flink, y conectores para servicios de AWS.
Paso 2: Cree una aplicación de muestra en Java
Puede escribir su código Java utilizando streaming de datos y operadores de secuencia. Las secuencias de datos de la aplicación son la estructura de datos con la que puede realizar el procesamiento en lugar de utilizar su código Java. Los datos fluyen de manera continua desde las fuentes hacia las secuencias de datos de aplicaciones. Uno o más operadores de secuencia están acostumbrados a definir su proceso en las secuencias de datos de aplicaciones.
Paso 3: Cargue su código a Kinesis Data Analytics
Una vez finalizado el proceso de creación, debe cargar su código en Amazon Kinesis Data Analytics y el servicio se ocupa de todo lo necesario para ejecutar sus aplicaciones de funcionamiento en tiempo real de forma continua y ajusta la escala automáticamente para adaptarse al volumen y nivel de procesamiento de los datos de entrada.
Introducción a la Guía del desarrollador Java
La sección Introducción a Amazon Kinesis Data Analytics para aplicaciones Java de la Guía de desarrollador Java ofrece un recorrido simple que explica cómo crear su primera explicación.
Ejemplo de aplicación Java en Apache Flink
Apache Flink ofrece varios ejemplos de procesamiento de transmisiones basadas en Java en su repositorio GitHub.
Introducción a Amazon Kinesis Data Analytics para Java
El video de formación de 15 minutos explica cómo puede usar las aplicaciones Java en Amazon Kinesis Data Analytics para obtener más información puntual a partir de sus datos.
Es fácil comenzar a usar SQL
Para empezar, cree una aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics nueva. Seleccione la transmisión de demostración que proporcionamos como elemento de entrada, elija una plantilla y edite la consulta SQL. A continuación, puede ver los resultados en la consola o cargar los elementos la salida en Amazon Elasticsearch Service y visualizarlos con Kibana. Al cabo de unos minutos, podrá implementar una aplicación de datos de streaming completa.
Paso 1: Configure la transmisión de elementos de entrada
Primero, vaya a la consola de Amazon Kinesis Data Analytics y seleccione una transmisión de datos de Kinesis o una transmisión de entrega de Kinesis Data Firehose como elemento de entrada. Amazon Kinesis Data Analytics incorpora los datos, reconoce automáticamente los formatos estándar y sugiere un esquema. Puede modificar el esquema o, si los datos de entrada no están estructurados, puede definir un esquema nuevo con el editor de esquemas intuitivo.
Paso 2: Escriba sus consultas en SQL
A continuación, escriba sus consultas en SQL para procesar los datos de streaming con el editor de SQL y las plantillas integradas de Amazon Kinesis Data Analytics, y pruébelas con datos de streaming en vivo.
Paso 3: Configure la transmisión de elementos de salida
Por último, apunte a los destinos donde quiere que se carguen los resultados. Amazon Kinesis Data Analytics se integra a la perfección con Amazon Kinesis Data Streams y Amazon Kinesis Data Firehose, por lo que resulta sencillo enviar resultados procesados a Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service o al destino que elija.
Ejemplos de introducción
Los siguientes recursos proporcionan aplicaciones de datos de streaming de ejemplo e instrucciones paso a paso que puede utilizar para adquirir experiencia práctica.
Funcionamiento
Esta guía para SQL Developer incluye información general acerca de la arquitectura de Amazon Kinesis Data Analytics, la creación de aplicaciones y la configuración de elementos de entrada y salida.
Introducción
En la guía de introducción, se incluyen pasos para configurar una cuenta de AWS y la interfaz de línea de comandos (AWS CLI), y para crear una aplicación de Amazon Kinesis Data Analytics de principiante.
Aplicaciones de ejemplo
En la guía con aplicaciones de ejemplo se incluyen ejemplos de código e instrucciones paso a paso que lo ayudan a crear aplicaciones de Amazon Kinesis Data Analytics y a probar los resultados.
Vídeos explicativos
Es muy fácil comenzar a usar Kinesis Data Analytics. Los videos explicativos le facilitan aún más el proceso, ya que incluyen información técnica detallada sobre los casos de uso comunes y los flujos de trabajo de procesamiento de transmisiones. También contienen una visión general detallada de las características principales para que pueda realizar su trabajo. Haga clic en los enlaces que aparecen a continuación para ver las grabaciones:
Recursos adicionales
Introducción a Amazon Kinesis Data Analytics
Aprenda a usar Amazon Kinesis Data Analytics con esta guía paso a paso.
Cree su primera aplicación de streaming a partir de la consola de Amazon Kinesis Data Analytics.
