Il modo migliore per iniziare a usare Amazon Kinesis Data Analytics è acquisire esperienza diretta creando un'applicazione di esempio. Accedi alla console di Amazon Kinesis Data Analytics e crea una nuova applicazione correlata. A seconda del tipo di applicazione scelta, Java o basata su SQL, segui i passaggi qui indicati:

Java è molto semplice da utilizzare.

Per iniziare, crea un’applicazione Kinesis Data Analytics che legge e processa flussi di dati in modo costante. Scarica le librerie open source di Java utilizzando il tuo ambiente IDE. poi scrivi il tuo codice Java e verificalo con dati in diretta streaming. È possibile configurare le destinazioni in cui vuoi mandare i risultati di Kinesis Data Analytics.

Puoi ottenere istruzioni su come scaricare le librerie e creare la prima applicazione nella Guida per lo sviluppatore di Amazon Kinesis Data Analytics per Java.

kda-java-create

Codice di esempio:

kda-java-code2
kda-java-configure2

Puoi iniziare scaricando le librerie open-source che includono l'SDK AWS, Apache Flink e i connettori per i servizi AWS. 

Per scrivere il codice Java utilizzi flussi di dati e operatori di flussi. I flussi di dati dell'applicazione sono la struttura dei dati rispetto ai quali esegui l'elaborazione utilizzando il tuo codice Java. I dati fluiscono continuamente dalle origini nei flussi di dati dell'applicazione. Per definire l'elaborazione sui flussi di dati dell'applicazione vengono utilizzati uno o più operatori di flussi.

Una volta creato il codice, lo carichi nel servizio Amazon Kinesis Data Analytics che si occuperà di tutte le operazioni necessarie per eseguire le applicazioni in tempo reale in modo continuo, compreso il ridimensionamento automatico in base al volume e alla velocità di throughput dei dati in entrata.

La sezione della Guida per sviluppatori JavaNozioni di base su Amazon Kinesis Data Analytics per applicazioni Java fornisce delle istruzioni dettagliate per la realizzazione della tua prima applicazione.

Apache Flink fornisce numerosi esempi di elaborazione di flussi basati su Java su Apache Flink GitHub repository.

Il video di formazione di 15 minuti spiega come utilizzare le applicazioni Java in Amazon Kinesis Data Analytics per ottenere più insight precisi dai tuoi dati.

SQL è molto semplice da utilizzare.

Per iniziare, crea una nuova applicazione Amazon Kinesis Data Analytics. Seleziona il flusso di dati dimostrativo fornito come input, scegli un modello e modifica la query SQL. Puoi vedere immediatamente i risultati nella console, oppure caricarli in Amazon Elasticsearch Service e aprirli con Kibana.  In pochi minuti sarai in grado di distribuire un'applicazione completa di elaborazione di flussi.

thumbnail-kinesis-analytics-source

Prima di tutto, accedi alla console di Amazon Kinesis Data Analytics e seleziona un flusso Kinesis o un flusso di distribuzione di Kinesis Data Firehose in ingresso. Amazon Kinesis Data Analytics acquisisce i dati, procede con il riconoscimento automatico dei formati standard e suggerisce uno schema.  Puoi ottimizzare lo schema oppure, se desideri dati non strutturati, definire un nuovo schema utilizzando un intuitivo editor apposito.

thumbnail-kinesis-analytics-editor

Quindi, puoi scrivere query SQL per elaborare i flussi di dati tramite l'editor SQL di Amazon Kinesis Data Analytics e i modelli precompilati, mettendoli alla prova sui dati reali.

thumbnail-kinesis-analytics-destination

Infine, scegli la destinazione in cui desideri caricare i risultati. Amazon Kinesis Data Analytics si integra di default con Amazon Kinesis Data Streams e Amazon Kinesis Data Firehose, perciò è semplice inviare i risultati dell'elaborazione ad Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service o ad altre destinazioni personalizzate.

Esempi sulle nozioni di base

Queste risorse forniscono esempi di applicazioni di streaming dei dati e istruzioni dettagliate per poterle provare e acquisire esperienza diretta.

Questa Developer Guide SQL fornisce una panoramica dell'architettura di Amazon Data Analysis di Amazon Kinesis per la creazione di applicazioni e la configurazione di flussi in ingresso e in uscita.

Nella guida alle operazioni di base, ti guidiamo attraverso la configurazione di un account AWS, l'interfaccia a riga di comando (CLI di AWS) e la creazione dell'applicazione starter di Amazon Kinesis Data Analytics

La guida di applicazioni di esempio fornisce esempi di codice e istruzioni dettagliate per aiutarti a creare applicazioni Amazon Kinesis Data Analytics per l'analisi dei dati e la verifica dei risultati.

Video dimostrativi

Kinesis Data Analytics è molto semplice da utilizzare. Con i video dimostrativi è ancora più facile, perché forniscono analisi dettagliate di casi di utilizzo comune e di flussi di lavoro di elaborazione di flussi. Inoltre, offrono panoramiche complete sulle caratteristiche chiave dei prodotti che facilitano il lavoro.  Apri i collegamenti di seguito per guardare le registrazioni:

Presentazione di Amazon Kinesis Data Analytics (2:21)
Pannelli di controllo per feed in tempo reale (3:14)
Come creare allarmi in tempo reale (2:59)
Generazione di analisi di serie di dati temporali (2:32)

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Scopri come usare Amazon Kinesis Data Analytics con questa guida dettagliata

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