Bangun pipeline streaming ujung ke ujung menggunakan Cetak Biru Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink dengan satu klik. Pelajari selengkapnya.
Dokumentasi
Lihat Panduan Developer untuk Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink dan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio.
Panduan Developer untuk Aplikasi Apache Flink
Panduan Developer Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink menjelaskan tentang cara membangun dan menjalankan aplikasi streaming waktu nyata menggunakan Apache Flink dalam Java, Scala, dan Python, dengan lingkungan developer interaktif pilihan Anda.
Panduan Developer untuk Apache Flink Studio Terkelola Amazon
Panduan Developer Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio menjelaskan tentang cara membangun aplikasi Apache Flink dalam SQL, Python, dan Scala di antarmuka notebook interaktif.
Alat dan SDK
Berikut ini adalah alat dan SDK untuk Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink dan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio.
Referensi API
Panduan Developer untuk Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink menjelaskan cara membangun dan menjalankan aplikasi streaming waktu nyata menggunakan Apache Flink di Java, Scala, dan Python, dengan pilihan lingkungan developer interaktif Anda.
Lokakarya
Berikut ini adalah lokakarya untuk Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink dan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio.
Pengembangan lokal dengan Apache Flink
Lokakarya ini menunjukkan kepada Anda dasar-dasar memulai pengembangan aplikasi Apache Flink secara lokal dengan tujuan melakukan deployment ke Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink.
Deteksi peristiwa dengan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio
Dalam lokakarya ini, Anda akan membuat aplikasi pemrosesan streaming menggunakan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio guna mengidentifikasi pelanggan yang memasuki kasino Anda yang bertaruh besar, dan aplikasi pemrosesan streaming mengirimkan email kepada Anda saat penjudi kelas kakap duduk di meja judi. Anda juga akan mengidentifikasi meja yang membutuhkan isi ulang chip dan mengidentifikasi potensi pemain curang di kasino Anda melalui pola taruhan dan kemenangan mereka
Deteksi peristiwa dengan Layanan Terkelola untuk Apache Flink »
Memulai
Selami lebih dalam lokakarya ini untuk Apache Flink dan Apache Beam di Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink dan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio. Semuanya menggunakan set data perjalanan taksi di New York City.
Memulai menggunakan Apache Flink »
Memulai menggunakan Apache Beam »
Memulai menggunakan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio »
Ringkasan Solusi AWS
Jelajahi solusi AWS untuk Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink.
Posting blog
Kami memiliki banyak artikel blog yang menyediakan kasus penggunaan dan panduan praktik terbaik untuk membantu Anda memanfaatkan layanan dengan maksimal. Akses daftar lengkap artikel blog kami melalui sumber daya di bawah.
Baca selengkapnya artikel Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink di Blog Berita AWS.
Pelajari praktik terbaik, kemampuan fitur, dan kasus penggunaan pelanggan di Blog Big Data AWS.
Baca selengkapnya artikel blog terkait Amazon Kinesis di Blog Basis Data AWS.
Video
Tonton video AWS tentang Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink.
Pelajari cara Poshmark meningkatkan pengalaman pengguna dengan merancang personalisasi waktu nyata menggunakan pengambilan peristiwa secara waktu nyata dengan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Kafka (Amazon MSK) dan pengayaan data waktu nyata dengan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink.
Pelajari cara Samsung SmartThings beralih dari Apache Spark terkelola mandiri ke platform pemrosesan streaming yang terkelola penuh dengan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink. Selain itu, pelajari cara Samsung SmartThings melakukan streaming data secara aman dalam skala besar dengan Amazon Kinesis Data Streams dan Amazon MSK yang terkelola penuh.
Selami lebih dalam keunggulan, kenyamanan, dan detail selengkapnya tentang penggunaan AWS Identity and Access Management (IAM) dengan Amazon MSK. Dengan Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink, Anda dapat membangun aplikasi pemrosesan streaming dalam berbagai bahasa, termasuk SQL.
Pelajari cara Layanan Terkelola Amazon untuk Apache Flink Studio menyederhanakan kueri aliran data menggunakan SQL, Python, atau Scala. Lingkungan pengembangan berbasis notebook Apache Zeppelin yang terkelola dan pemrosesan streaming yang ditenagai oleh Apache Flink memungkinkan Anda menganalisis data streaming dengan cepat dari berbagai sumber termasuk Kinesis Data Streams dan Amazon MSK.
Mulai Amazon Kinesis Data Analytics
Pelajari cara menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics dalam panduan langkah demi langkah untuk Apache Flink dan Amazon Kinesis Data Analytics Studio.
Bangun aplikasi streaming Anda dari konsol Amazon Kinesis Data Analytics.