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。

# 示例：检测流上的热点 (HOTSPOTS 函数)
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Amazon Kinesis Data Analytics 提供了 `HOTSPOTS` 函数，它可以查找并返回有关数据中的相对密集的区域的信息。有关更多信息，请参阅 *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL 参考*中的 [HOTSPOTS](https://docs.amazonaws.cn/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-hotspots.html)。

在本练习中，您将编写应用程序代码以查找应用程序的流式传输源上的热点。要设置应用程序，请执行以下步骤：

1. **设置流式传输源** - 您设置 Kinesis 流并编写示例坐标数据，如下所示：

   ```
   {"x": 7.921782426109737, "y": 8.746265312709893, "is_hot": "N"}
   {"x": 0.722248626528026, "y": 4.648868803193405, "is_hot": "Y"}
   ```

   本示例提供了用于填充流的 Python 脚本。`x` 和 `y` 值是随机生成的，一些记录集中在特定位置周围。

   如果脚本有意生成值作为热点的一部分，`is_hot` 字段将作为指示器提供。这可以帮助您评估热点检测函数是否正常运行。

1. **创建应用程序** – 使用 Amazon Web Services 管理控制台，您随后创建一个 Kinesis Data Analytics 应用程序。通过将流式传输源映射到应用程序内部流 (`SOURCE_SQL_STREAM_001`) 来配置应用程序输入。在应用程序启动时，Kinesis Data Analytics 持续读取流式传输源，并将记录插入到应用程序内部流中。

   在本练习中，您将为应用程序使用以下代码：

   ```
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
       "x" DOUBLE, 
       "y" DOUBLE, 
       "is_hot" VARCHAR(4),
       HOTSPOTS_RESULT VARCHAR(10000)
   ); 
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
       INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" 
       SELECT "x", "y", "is_hot", "HOTSPOTS_RESULT" 
       FROM TABLE (
           HOTSPOTS(   
               CURSOR(SELECT STREAM "x", "y", "is_hot" FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 
               1000, 
               0.2, 
               17)
       );
   ```

   此代码读取 `SOURCE_SQL_STREAM_001` 中的行，分析它是否有大量热点，并将生成的数据写入到另一个应用程序内部流 (`DESTINATION_SQL_STREAM`)。您使用数据泵将流插入到应用程序内部流。有关更多信息，请参阅 [应用程序内部流和数据泵](streams-pumps.md)。

1. **配置输出** - 您配置应用程序输出以将应用程序中的数据发送到外部目标 (另一个 Kinesis 数据流)。查看热点分数并确定哪些分数表明出现了热点 (并且您需要收到警报)。您可以使用 Amazon Lambda 函数进一步处理热点信息并配置警报。

1. **验证输出**-该示例包括一个 JavaScript 应用程序，该应用程序从输出流中读取数据并将其以图形方式显示，因此您可以实时查看该应用程序生成的热点。



本练习使用美国西部（俄勒冈州）(`us-west-2`) 区域创建这些流和您的应用程序。如果您使用任何其他区域，请相应地更新代码。

**Topics**
+ [步骤 1：创建输入和输出流](app-hotspots-prepare.md)
+ [步骤 2：创建 Kinesis Data Analytics 应用程序](app-hotspot-create-app.md)
+ [步骤 3：配置应用程序输出](app-hotspots-create-ka-app-config-destination.md)
+ [步骤 4：验证应用程序输出](app-hotspots-verify-output.md)