对于新项目，建议您使用新的适用于 Apache Flink Studio 的托管服务，而不是使用 Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。Managed Service for Apache Flink Studio 不仅操作简单，还具有高级分析功能，使您能够在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。
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步骤 2：创建分析应用程序
在本节中，您将创建一个 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序，然后将其配置为使用在 步骤 1：准备数据 中作为流式传输源创建的 Kinesis 数据流。然后，运行使用 RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 函数的应用程序代码。
创建应用程序
打开 Kinesis 控制台，网址为：https://console.aws.amazon.com/kinesis
。 -
在导航窗格中选择 Data Analytics (数据分析)，然后选择创建应用程序。
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提供应用程序名称和描述 (可选)，并选择 Create application。
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选择 Connect streaming data (连接流数据)，然后从列表中选择 ExampleInputStream。
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选择 Discover schema，并确保
Systolic和Diastolic显示为INTEGER列。如果二者为另一种类型，则选择 Edit schema，并将INTEGER类型分配给二者。 -
在 Real time analytics 下，选择 Go to SQL editor。出现提示时，选择运行您的应用程序。
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将以下代码粘贴到 SQL 编辑器中，然后选择 Save and run SQL。
--Creates a temporary stream. CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); --Creates another stream for application output. CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "Systolic" INTEGER, "Diastolic" INTEGER, "BloodPressureLevel" varchar(20), "ANOMALY_SCORE" DOUBLE, "ANOMALY_EXPLANATION" varchar(512)); -- Compute an anomaly score with explanation for each record in the input stream -- using RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "TEMP_STREAM" SELECT STREAM "Systolic", "Diastolic", "BloodPressureLevel", ANOMALY_SCORE, ANOMALY_EXPLANATION FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION( CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 100, 256, 100000, 1, true)); -- Sort records by descending anomaly score, insert into output stream CREATE OR REPLACE PUMP "OUTPUT_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM * FROM "TEMP_STREAM" ORDER BY FLOOR("TEMP_STREAM".ROWTIME TO SECOND), ANOMALY_SCORE DESC;