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：转换数据
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有时，在 Amazon Kinesis Data Analytics 中执行任何分析之前，应用程序代码必须先预处理传入记录。这种情况是由多种原因导致的，例如，不符合支持的记录格式的记录会导致应用程序内部输入流中出现非规范化的列。

此部分提供了有关如何使用可用的字符串函数来规范化数据、如何从字符串列中提取所需信息等操作的示例，还指明了您可能发现很有用的日期时间函数。

## 使用 Lambda 预处理流
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有关使用预处理流的信息 Amazon Lambda，请参见[使用 Lambda 函数预处理数据](lambda-preprocessing.md)。

**Topics**
+ [使用 Lambda 预处理流](#examples-transforming-lambda)
+ [示例：转换字符串值](examples-transforming-strings.md)
+ [示例：转换 DateTime 值](app-string-datetime-manipulation.md)
+ [示例：转换多个数据类型](app-tworecordtypes.md)