Начать работу с Amazon Kinesis Data Analytics лучше всего на реальном примере, создав образец приложения. Просто перейдите в консоль Amazon Kinesis Data Analytics и создайте новое приложение Amazon Kinesis Data Analytics. В зависимости от того, выбрали ли вы приложение на базе Java или на базе SQL, выполните следующие действия:

Начать работу с Java очень просто

Сначала создайте приложение Kinesis Data Analytics, которое непрерывно считывает и обрабатывает потоковые данные. Загрузите библиотеки Java с открытым исходным кодом, используя вашу любимую среду IDE, а затем напишите свой код Java и протестируйте его на реальных потоковых данных. Укажите, куда сервис Kinesis Data Analytics должен отправлять результаты.

Инструкции по загрузке библиотек и созданию своего первого приложения см. в руководстве для разработчиков по Amazon Kinesis Data Analytics для Java.

kda-java-create

Образец кода:

kda-java-code2
kda-java-configure2

Начать можно с загрузки библиотек с открытым исходным кодом, которые включают в себя AWS SDK, Apache Flink и коннекторы для сервисов AWS. 

В программном коде Java используются потоки данных и операторы потоков. Потоки данных приложения – это структура данных, обработка которых выполняется с помощью кода на Java. Данные непрерывно поступают из источников в потоки данных приложения. Для определения процедуры обработки потоков данных приложения используется один или несколько операторов потока.

После создания кода его нужно загрузить в Amazon Kinesis Data Analytics, далее сервис обеспечит все необходимое для непрерывной работы приложений в режиме реального времени, включая автоматическое масштабирование в зависимости от объема и скорости поступления входящих данных.

В разделе «Начало работы с Amazon Kinesis Data Analytics для приложений Java» Руководства разработчиков Java предоставлены простые инструкции по созданию вашего первого приложения.

Apache Flink предоставляет несколько примеров обработки потоков на основе Java в репозитории Apache Flink GitHub.

В 15-минутном обучающем видео рассказывается о том, как использовать Java-приложения в Amazon Kinesis Data Analytics, чтобы получать более своевременную информацию о ваших данных.

Начать работу с SQL очень просто

Сначала создайте новое приложение Amazon Kinesis Data Analytics. Выберите имеющийся демонстрационный поток в качестве входящего, определите шаблон и отредактируйте SQL‑запрос. После этого можно будет просмотреть результаты непосредственно в консоли или загрузить полученные данные в Amazon Elasticsearch Service для визуализации с помощью Kibana. Развертывание готового приложения потоковой обработки можно выполнить всего за несколько минут.

thumbnail-kinesis-analytics-source

Перейдите в консоль Amazon Kinesis Data Analytics и выберите поток Kinesis Data Streams или поток доставки Kinesis Data Firehose в качестве входящего потока данных. Amazon Kinesis Data Analytics импортирует данные, автоматически распознает стандартные форматы данных и предлагает схему для них. Эту схему можно изменить, а если входные данные являются неструктурированными, можно определить новую схему, используя интуитивно понятный редактор схем.

thumbnail-kinesis-analytics-editor

С помощью редактора SQL и встроенных шаблонов Amazon Kinesis Data Analytics создайте SQL‑запросы для обработки потоковых данных и протестируйте их на реальных потоковых данных.

thumbnail-kinesis-analytics-destination

Укажите, куда следует загружать результаты обработки. В сервисе Amazon Kinesis Data Analytics предусмотрена интеграция с сервисами Amazon Kinesis Data Streams и Amazon Kinesis Data Firehose, что позволяет просто загрузить результаты обработки в сервисы Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service или настроить собственный целевой объект.

Примеры для начала работы

Ниже представлены примеры приложений потоковой обработки данных и пошаговые инструкции, позволяющие попробовать эти приложения на практике.

В данном Руководстве для разработчиков SQL описана архитектура сервиса Amazon Kinesis Data Analytics, процесс разработки приложений, а также настройки входных и выходных данных.

В данном руководстве по началу работы приведена пошаговая инструкция по настройке учетной записи AWS, использованию интерфейса командной строки (AWS CLI) и созданию первого приложения Amazon Kinesis Data Analytics.

В этом руководстве по созданию образцов приложений представлены фрагменты кода и пошаговые инструкции, которые помогут создать и протестировать приложения Amazon Kinesis Data Analytics.

Видеоинструкции

Начать работу с Kinesis Data Analytics очень просто. Данные видеоинструкции дают углубленное понимание технологии стандартных примеров использования сервиса и функционирования рабочих нагрузок обработки потоковых данных. Они также дают исчерпывающий обзор главных возможностей, позволяя просто выполнить нужную работу. Перейдите по ссылкам и посмотрите видеоролики.

Introduction to Amazon Kinesis Data Analytics (2:21)
Feed Real‑Time Dashboards (3:14)
Create Real‑Time Alarms (2:59)
Generating Time Series Analytics (2:32)

Начать работу с Amazon Kinesis Data Analytics

Product-Page_Standard-Icons_02_Sign-Up_SqInk
Зарегистрировать аккаунт AWS

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.

Product-Page_Standard-Icons_01_Product-Features_SqInk
Ознакомиться с руководством по началу работы

Данное пошаговое руководство поможет понять, как использовать Amazon Kinesis Data Analytics.

Product-Page_Standard-Icons_03_Start-Building_SqInk
Разработка приложений потоковой передачи

Создайте свое приложение потоковой передачи в консоли Amazon Kinesis Data Analytics.