Управляемый сервис Amazon для Apache Flink позволяет преобразовывать и анализировать потоковые данные в реальном времени с помощью Apache Flink. Управляемый сервис Amazon для Apache Flink упрощает создание рабочих нагрузок Apache Flink и управление ими, а также позволяет с легкостью интегрировать приложения в другие сервисы AWS.

Шаг 1. Загрузка библиотек с открытым исходным кодом в выбранную среду IDE

Создать Java‑приложение

Сначала можно загрузить библиотеки с открытым исходным кодом, включая SDK AWS, Apache Flink и соединители для сервисов AWS. 

Образец кода Java

В коде приложения на Apache Flink используются потоки данных и операторы для работы с ними. Потоки данных приложения – это структуры данных, обрабатываемые его кодом. Данные непрерывно поступают из источников в потоки данных приложения. Для определения процедуры обработки потоков данных приложения используется один или несколько операторов потока.

Настроить Java‑приложение

После сборки загрузите код в Управляемый сервис Amazon для Apache Flink. Сервис обеспечивает все необходимое для непрерывной работы приложений в режиме реального времени, включая автоматическое масштабирование в зависимости от объема и скорости поступления входных данных. 

Создать Java‑приложение

Начать с Управляемого сервиса Amazon для Apache Flink, Amazon MSK или консоли потоков данных Amazon Kinesis. Использовать пользовательские соединители для подключения к любому другому источнику данных.

Образец кода Java

Запустите отдельные параграфы кода в блокноте, просматривайте результаты в контексте и используйте встроенную визуализацию Apache Zeppelin для ускорения разработки. Вы также можете использовать в своем коде пользовательские функции. 

Настроить Java‑приложение

Всего за несколько шагов разверните свой код как непрерывно работающее приложение для обработки потока. Развернутое приложение будет представлять собой Управляемый сервис Amazon для приложения Apache Flink, обеспеченное надежностью и автомасштабированием. Вы также сможете перед запуском кода менять источники, назначения, ведение журнала и уровни наблюдения. 

Онлайн-обучение

Обучающий семинар

На этом семинаре вы научитесь строить сквозную архитектуру потоковой передачи для получения, анализа и визуализации потоковых данных в режиме, близком к реальному времени. Вы приступите к оптимизации операционной деятельности парка службы такси в Нью-Йорке, анализируя телеметрические данные таксопарка в режиме, близком к реальному времени.

Подробнее »
Готовое решение

Используйте готовое решение для быстрого ознакомления с темой. С помощью решения AWS для потоковой передачи данных для Управляемого сервиса Amazon для Apache Flink можно разобраться с примерами использования, связанными с потоковой передачей данных в режиме реального времени, такими как создание журналов крупномасштабных приложений, анализ истории посещений, постоянная доставка в озеро данных и другие. 

Узнайте больше »
Обучающий семинар

На этом семинаре вы создадите приложение для обработки потоковых данных, которое идентифицирует посетителей вашего казино, делающих крупные ставки, и отправляет вам электронное письмо, когда игроки с большими ставками садятся за игровой стол. Вы также определите столы, за которыми необходимо пополнить фишки, и определите потенциальных мошенников в своем казино по их схемам ставок и выигрышей. 

Подробнее »

Начать работу с Amazon Kinesis Data Analytics

Зарегистрировать аккаунт AWS
Зарегистрировать аккаунт AWS

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.

Read the documentation
Ознакомиться с руководством по началу работы

Из этого пошагового руководства вы узнаете, как использовать Amazon Kinesis Data Analytics для работы с SQL илиApache Flink.

Начать разработку в консоли
Начать разработку приложений потоковой передачи в консоли

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