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 3：配置应用程序输出
在热点示例的此部分中，您使用 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序代码查找流式传输源中的大量热点并将热分数分配给每个热点。
您现在可以将应用程序内部流中的应用程序结果发送到外部目标，这是另一个 Kinesis 数据流 (ExampleOutputStream)。然后，您可以分析热点分数并为热点热确定合适的阈值。您可以进一步扩展此应用程序以生成警报。
配置应用程序输出
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打开 Kinesis Data Analytics 控制台，网址为：https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics
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在 SQL 编辑器中，在应用程序控制面板中选择 Destination 或 Add a destination。
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在 Add a destination (添加目标) 页面上，选择 Select from your streams (从流中选择)。然后选择在上一部分中创建的
ExampleOutputStream流。现在，您具有一个外部目标，Amazon Kinesis Data Analytics 将应用程序写入到应用程序内部流
DESTINATION_SQL_STREAM的任何记录永久保存到该目标中。 -
您可以选择配置 Amazon Lambda 以监控
ExampleOutputStream流并发送警报。有关更多信息，请参阅 使用 Lambda 函数作为输出。您还可以查看 Kinesis Data Analytics 写入到外部目标（Kinesis 流ExampleOutputStream）的记录，如 步骤 4：验证应用程序输出 中所述。