经过仔细考虑，我们决定停用适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：

1. 从 **2025年9月1日起，**我们将不再为适用于SQL应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics Data Analytics提供任何错误修复，因为鉴于即将停产，我们对其的支持将有限。

2. 从 **2025 年 10 月 15 日**起，您将无法为 SQL 应用程序创建新的 Kinesis Data Analytics。

3. 从 **2026 年 1 月 27 日**起，我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起，将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息，请参阅 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用](discontinuation.md)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 步骤 1：准备数据
<a name="app-anomaly-with-ex-prepare"></a>

在为此[示例](app-anomaly-detection-with-explanation.md)创建 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序前，需要先创建一个 Kinesis 数据流，以作为应用程序的流式传输源。另外，您还需运行 Python 代码来将模拟血压数据写入流中。

**Topics**
+ [步骤 1.1：创建 Kinesis 数据流](#app-anomaly-create-two-streams)
+ [步骤 1.2：将示例记录写入输入流](#app-anomaly-write-sample-records-inputstream)

## 步骤 1.1：创建 Kinesis 数据流
<a name="app-anomaly-create-two-streams"></a>

在此部分中，您创建一个名为 `ExampleInputStream` 的 Kinesis 数据流。您可以使用 Amazon Web Services 管理控制台 或创建此数据流 Amazon CLI。
+ 使用控制台：

  1. [登录 Amazon Web Services 管理控制台 并在 /kinesis 上打开 Kinesis 控制台。https://console.aws.amazon.com](https://console.amazonaws.cn/kinesis)

  1. 在导航窗格中，选择 **数据流**。然后选择**创建 Kinesis 流**。

  1. 对于名称，请键入 **ExampleInputStream**。对于分片数，请键入 **1**。
+ 或者， Amazon CLI 要使用创建数据流，请运行以下命令：

  ```
  $ aws kinesis create-stream --stream-name ExampleInputStream --shard-count 1
  ```

## 步骤 1.2：将示例记录写入输入流
<a name="app-anomaly-write-sample-records-inputstream"></a>

在此步骤中，您运行 Python 代码以不断生成示例记录并将其写入您创建的数据流中。

1. 安装 Python 和 pip。

   有关安装 Python 的信息，请参阅 [Python](https://www.python.org/)。

   您可以使用 pip 安装依赖项。有关安装 pip 的信息，请参阅 pip 文档中的[安装](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)。

1. 运行以下 Python 代码。可以将区域改为您要用于此示例的区域。代码中的 `put-record` 命令将 JSON 记录写入到流。

   ```
    
   from enum import Enum
   import json
   import random
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   class PressureType(Enum):
       low = "LOW"
       normal = "NORMAL"
       high = "HIGH"
   
   
   def get_blood_pressure(pressure_type):
       pressure = {"BloodPressureLevel": pressure_type.value}
       if pressure_type == PressureType.low:
           pressure["Systolic"] = random.randint(50, 80)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(30, 50)
       elif pressure_type == PressureType.normal:
           pressure["Systolic"] = random.randint(90, 120)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(60, 80)
       elif pressure_type == PressureType.high:
           pressure["Systolic"] = random.randint(130, 200)
           pressure["Diastolic"] = random.randint(90, 150)
       else:
           raise TypeError
       return pressure
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client):
       while True:
           rnd = random.random()
           pressure_type = (
               PressureType.low
               if rnd < 0.005
               else PressureType.high
               if rnd > 0.995
               else PressureType.normal
           )
           blood_pressure = get_blood_pressure(pressure_type)
           print(blood_pressure)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name,
               Data=json.dumps(blood_pressure),
               PartitionKey="partitionkey",
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

**下一个步骤**  
[步骤 2：创建分析应用程序](app-anom-with-exp-create-app.md)