Le mieux pour commencer à utiliser Amazon Kinesis Data Analytics est de se familiariser en développant concrètement un exemple d'application. Il vous suffit de vous rendre sur la console Amazon Kinesis Data Analytics et de créer une nouvelle application Amazon Kinesis Data Analytics. Selon que vous choisissez une application Java ou SQL, exécutez les opérations suivantes :

Il est très simple de commencer à utiliser Java

Tout d’abord, créez une application Kinesis Data Analytics qui lit et traite en continu les flux de données. Téléchargez des bibliothèques Java open source en utilisant votre IDE préféré, puis rédigez votre code Java et testez-le avec des données en cours de diffusion. Vous pouvez configurer les destinations vers lesquelles vous souhaitez sue Kinesis Data Analytics envoie les résultats.

Vous trouverez des instructions concernant le téléchargement des bibliothèques et la création de votre première application dans le guide du développeur Amazon Kinesis Data Analytics for Java.

Étape 1 : téléchargez les bibliothèques open source sur votre IDE favori

Créez une application Java

Vous pouvez commencer par télécharger les bibliothèques open source qui contiennent le SDK AWS, Apache Flink et les connecteurs pour les services AWS. 

Étape 2 : créez un exemple d'application dans Java

Exemple de code Java

Vous écrivez votre code Java à l’aide de flux de données et d'opérateurs de flux. Les flux de données d’application constituent la structure de données utilisée pour le traitement avec votre code Java. Les données circulent en continu dans les flux de données d’application depuis les sources. Un ou plusieurs opérateurs de flux sont utilisés pour définir votre traitement des flux de données d’application.

Étape 3 : chargez votre code dans Kinesis Data Analytics

Configurez l'application Java

Une fois votre code créé, téléchargez-le dans Amazon Kinesis Data Analytics et le service gère toutes les opérations nécessaires à l'exécution de vos applications en temps réel en continu, et notamment la mise à l'échelle automatique en fonction du volume et du débit de vos données entrantes.

Démarrage avec le Guide du développeur Java

La section Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications Java du guide du développeur Java propose un parcours simple pour la création de votre première application.

Apache Flink fournit plusieurs exemples de traitement de flux Java dans le référentiel Apache Flink GitHub.

Introduction à Amazon Kinesis Data Analytics pour Java

La vidéo de formation de 15 minutes explique comment utiliser des applications Java dans Amazon Kinesis Data Analytics pour obtenir plus rapidement des informations de vos données.

Il est très simple de commencer avec SQL.

Pour commencer, créez une nouvelle application Amazon Kinesis Data Analytics. Sélectionnez ensuite le flux de démonstration que nous proposons en entrée, choisissez un modèle, puis modifiez la requête SQL. Les résultats s'affichent directement dans la console. Vous pouvez également charger la sortie dans Amazon Elasticsearch Service et la consulter avec Kibana. En quelques minutes, vous êtes prêt à déployer une application de flux de données complète.

Étape 1 : configuration du flux en entrée

Configurez le flux en entrée

Vous devez, tout d'abord, accéder à la console Amazon Kinesis Data Analytics et sélectionner un flux de données Kinesis ou un flux de diffusion Kinesis Data Firehose. Amazon Kinesis Data Analytics intègre les données, reconnaît automatiquement les formats de date standard et suggère un schéma. Vous pouvez ensuite affiner ce schéma ou, si vos données en entrée ne sont pas structurées, définir un nouveau schéma à l'aide de notre éditeur de schémas intuitif.

Lire la documentation 

Étape 2 : rédaction des requêtes SQL

Rédigez vos requêtes SQL

Vous devez ensuite écrire les requêtes SQL permettant de traiter les données de streaming. Pour cela, vous utilisez l'éditeur SQL d'Amazon Kinesis Data Analytics et des modèles intégrés que vous testez directement sur les données de streaming.

Lire la documentation 

Étape 3 : configuration du flux en sortie

Configurez le flux en sortie

Enfin, vous indiquez où les résultats doivent être chargés. L'intégration d'Amazon Kinesis Data Analytics à Amazon Kinesis Data Streams et Amazon Kinesis Data Firehose a été prévue pour vous permettre de transmettre facilement les résultats traités vers Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service ou votre propre destination personnalisée.

Lire la documentation 

Exemples de démarrage

Ces ressources fournissent des exemples d'applications de données en streaming et des instructions étape par étape pour que vous puissiez les essayer et acquérir une expérience pratique.

Principe de fonctionnement

Ce Guide du développeur SQL vous offre une vue d'ensemble de l'architecture d'Amazon Kinesis Data Analytics, de la création d'applications, mais aussi de la configuration des flux en entrée et en sortie.

Mise en route

Dans le Guide du développeur, nous abordons la configuration d'un compte AWS, l'interface de ligne de commande (AWS CLI) et la création de votre application de démarrage Amazon Kinesis Data Analytics.

Exemples d'applications

Ce Guide d'exemples d'applications fournit des exemples de code et des instructions étape par étape pour vous aider à créer des applications Amazon Kinesis Data Analytics et tester vos résultats.

Vidéos de démonstration

Pour commencer à utiliser Kinesis Data Analytics, c'est très simple. Les vidéos de démonstration vous facilitent la tâche en vous proposant des analyses techniques de cas d'utilisation et de traitement de flux courants. Elles présentent également les fonctionnalités les plus importantes dans les détails, afin de vous permettre de bien travailler. Suivez les liens ci-dessous pour voir les enregistrements :

Introduction à Amazon Kinesis Data Analytics (2:21)
Alimenter les tableaux de bord en temps réel (3:14)
Créer des alertes en temps réel (2:59)
Générer des analyses de séries temporelles (2:32)

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Consultez le guide de mise en route
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Découvrez comment utiliser Amazon Kinesis Data Analytics dans ce guide pas à pas pour SQL et Java.

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