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，我们建议您使用新的 Kinesis Data Analytics 工作室，而不是 SQL 应用程序的 Kinesis Data Analytics。Kinesis Data Analytics Studio 将易用性与高级分析功能相结合，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 应用程序可以接收来自单个流媒体源的输入，也可以选择使用一个参考数据源。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。您也可以在创建应用程序后修改输入。Amazon Kinesis Data Analytics 支持您的应用程序的以下流媒体源：

Kinesis Data Analytics 持续轮询流媒体源以获取新数据，并根据输入配置将其提取到应用程序内流中。

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：

您可以在 Amazon Kinesis Data Analytics 控制台中创建应用程序和配置输入。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。您必须将引用数据作为对象存储在 Amazon S3 存储桶。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参考表。然后，您的应用程序代码可以将其与应用程序内部流联接。

您使用支持的格式（CSV、JSON）将引用数据存储在 Amazon S3 对象中。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参考数据源。Amazon Kinesis Data Analytics 提供以下 API 操作来管理参考数据源：

有关使用控制台添加引用数据的信息，请参阅示例：向 Kinesis Data Analytics 应用程序添加参考数据。

请注意以下几点：

假设你想在 Kinesis Data Analytics 创建应用程序内参考表后刷新数据。也许你更新了 Amazon S3 对象，或者你想使用不同的 Amazon S3 对象。在这种情况下，可以在控制台中显式调用UpdateApplication，也可以选择 “操作”、“同步参考数据表”。Kinesis Data Analytics 不会自动刷新应用程序内的参考表。

您可以创建作为参考数据源的 Amazon S3 对象的大小有限制。有关更多信息，请参阅Limits：如果对象大小超过限制，Kinesis Data Analytics 将无法加载数据。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"
    }
}