Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

对于新项目，建议您使用新的适用于 Apache Flink Studio 的托管服务，而不是使用适用于 SQL 应用程序的 Kinesis Data Analytics。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。

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。

配置应用程序输入

您的 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序可以从单个流式传输源中接收输入，并且可以选择使用一个引用数据源。有关更多信息，请参阅 适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：工作原理。本主题的此部分介绍了应用程序输入源。

配置流式传输源

当您创建应用程序时，可以指定流式传输源。您还可以在创建应用程序后修改输入。Amazon Kinesis Data Analytics 支持应用程序的以下流式源：

Kinesis Data Analytics 持续轮询流式传输源以查找新数据，并根据输入配置在应用程序内部流中提取该数据。

您的应用程序代码可以查询应用程序内部流。作为输入配置的一部分，您需要提供以下内容：

您可以通过 Amazon Kinesis Data Analytics 控制台创建一个应用程序并配置输入。然后，控制台执行必需的 API 调用。创建新应用程序 API 或者将输入配置添加到现有应用程序时，可以配置应用程序输入。有关更多信息，请参阅 CreateApplication 和 AddApplicationInput。下面是 Createapplication API 请求正文的输入配置部分：

 "Inputs": [
        {
            "InputSchema": {
                "RecordColumns": [
                    {
                        "Mapping": "string",
                        "Name": "string",
                        "SqlType": "string"
                    }
                ],
                "RecordEncoding": "string",
                "RecordFormat": {
                    "MappingParameters": {
                        "CSVMappingParameters": {
                            "RecordColumnDelimiter": "string",
                            "RecordRowDelimiter": "string"
                        },
                        "JSONMappingParameters": {
                            "RecordRowPath": "string"
                        }
                    },
                    "RecordFormatType": "string"
                }
            },
            "KinesisFirehoseInput": {
                "ResourceARN": "string",
                "RoleARN": "string"
            },
            "KinesisStreamsInput": {
                "ResourceARN": "string",
                "RoleARN": "string"
            },
            "Name": "string"
        }
    ]

配置引用源

您还可以选择将引用数据源添加到现有应用程序中，以便扩充来自流式传输源的数据。您必须将引用数据存储为 Amazon S3 存储桶中的对象。在应用程序启动时，Amazon Kinesis Data Analytics 读取 Amazon S3 对象并创建应用程序内部引用表。然后，您的应用程序代码可以将其与应用程序内部流联接。

您可以使用支持的格式 (CSV、JSON) 在 Amazon S3 对象中存储引用数据。例如，假设您的应用程序对股票订单执行分析。对流式传输源采用以下记录格式：

Ticker, SalePrice, OrderId

AMZN     $700        1003
XYZ      $250        1004
...

在这种情况下，您可能考虑维护引用数据源，以提供有关每个股票行情机的详细信息，如公司名称。

Ticker, Company
AMZN, Amazon
XYZ, SomeCompany
...

您可以使用 API 或控制台添加应用程序引用数据源。Amazon Kinesis Data Analytics 提供以下 API 操作来管理引用数据源：

有关使用控制台添加引用数据的信息，请参阅示例：在 应用程序中添加引用数据。

请注意以下几点：

假设您希望在 Kinesis Data Analytics 创建应用程序内部引用表后刷新数据。您可能更新了 Amazon S3 对象，或者要使用不同的 Amazon S3 对象。在这种情况下，您可以显式调用 UpdateApplication，或在控制台中依次选择操作、Synchronize reference data table (同步引用数据表)。Kinesis Data Analytics 不会自动刷新应用程序内部引用表。

可作为引用数据源创建的 Amazon S3 对象具有大小限制。有关更多信息，请参阅Limits。如果对象大小超出该限制，则 Kinesis Data Analytics 无法加载数据。应用程序状态显示为正在运行，但是不读取数据。

当添加引用数据源时，您需要提供以下信息：

下面显示 AddApplicationReferenceDataSource API 请求中的请求正文。

{
    "applicationName": "string",
    "CurrentapplicationVersionId": number,
    "ReferenceDataSource": {
        "ReferenceSchema": {
            "RecordColumns": [
                {
                    "IsDropped": boolean,
                    "Mapping": "string",
                    "Name": "string",
                    "SqlType": "string"
                }
            ],
            "RecordEncoding": "string",
            "RecordFormat": {
                "MappingParameters": {
                    "CSVMappingParameters": {
                        "RecordColumnDelimiter": "string",
                        "RecordRowDelimiter": "string"
                    },
                    "JSONMappingParameters": {
                        "RecordRowPath": "string"
                    }
                },
                "RecordFormatType": "string"
            }
        },
        "S3ReferenceDataSource": {
            "BucketARN": "string",
            "FileKey": "string",
            "ReferenceRoleARN": "string"
        },
        "TableName": "string"
    }
}