Primo passaggio: scarica le librerie open source nel tuo ambiente IDE preferito

Creare un'applicazione Java

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

Codice di esempio Java

Scrivi il codice della tua applicazione Apache Flink utilizzando 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 codice dell'applicazione. 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.

Terzo passaggio: carica il tuo codice su Kinesis Data Analytics

Configura un'applicazione Java

Una volta creato il codice, caricalo 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.

Amazon Kinesis Data Analytics Studio è molto semplice da utilizzare

Fase 1: crea un'applicazione Amazon Kinesis Data Analytics Studio

Creare un'applicazione Java

Puoi iniziare dalla console di Amazon Kinesis Data Analytics, Amazon MSK o Amazon Kinesis Data Streams. Puoi anche usare connettori personalizzati per connetterti a qualsiasi altra origine dati.

Codice di esempio Java

È possibile eseguire singoli paragrafi nel notebook, visualizzare i risultati nel contesto e utilizzare la visualizzazione integrata di Apache Zeppelin per accelerare lo sviluppo. Puoi anche usare funzioni definite dall'utente nel codice.

Fase 3: costruisci e distribuisci come applicazione di streaming di Kinesis Data Analytics

Configura un'applicazione Java

Puoi distribuire il tuo codice come applicazione di elaborazione di flussi in esecuzione continua con pochi clic. La tua applicazione distribuita sarà un'applicazione Kinesis Data Analytics per Apache Flink con stato durevole e autoscaling. Puoi anche cambiare le origini, le destinazioni, il logging e i livelli di monitoraggio prima di mettere in produzione il codice.

Nozioni di base su Amazon Kinesis Data Analytics SQL

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.

Fase 1: configurare il flusso in ingresso

Configura il flusso in ingresso

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.

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Fase 2: scrivere nuove query SQL

Scrivi nuove query SQL

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.

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Fase 3: configurare il flusso in uscita

Configura il flusso in uscita

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.

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E-learning

Laboratorio di tutorial

In questo laboratorio, costruirai un'architettura di streaming end-to-end per ingerire, analizzare e visualizzare i dati di streaming in tempo quasi reale. Il tuo obiettivo è di migliorare le operazioni di una compagnia di taxi a New York. Analizzerai i dati telemetrici di una flotta di taxi a New York City in tempo quasi reale per ottimizzare le operazioni della loro flotta.

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Soluzioni predefinite

Soluzione per i dati in streaming di AWS per Amazon Kinesis

Utilizza una soluzione preconfigurata per iniziare in modo rapido. Usa la soluzione per i dati in streaming di AWS per Amazon Kinesis per risolvere casi d'uso di streaming in tempo reale, come l'acquisizione di log dell'applicazione a volume elevato, l'analisi dei dati di clickstream, la distribuzione continua a un data lake e molto altro ancora.

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Video di formazione

Il video di formazione di 15 minuti spiega come utilizzare le applicazioni Apache Flink in Amazon Kinesis Data Analytics informazioni più tempestive dai tuoi dati.

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Nozioni di base su Amazon Kinesis Data Analytics

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Consulta la Guida alle operazioni di base

Scopri come usare Amazon Kinesis Data Analytics con questa guida dettagliata per SQL o Apache Flink.

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