配置应用程序输出 - Amazon Kinesis Data Analytics 开发人员指南
使用 Amazon CLI 创建输出
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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。

配置应用程序输出

警告

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。

在您的应用程序代码中，将 SQL 语句的输出写入一个或多个应用程序内部流。您可以选择将输出配置添加到您的应用程序。将写入到应用程序内部流的所有内容，例如 Amazon Kinesis 数据流、Kinesis Data Firehose 传输流或Amazon Lambda函数。

可以用来永久保存应用程序输出的外部目标的数量有限制。有关更多信息，请参阅限制：

注意

建议用一个外部目标来永久保存应用程序内部错误流数据，以方便调查错误。

在所有这些输出配置中，可以提供以下内容：

  • 应用程序内部流名称 - 要永久保存到外部目标的流。

    Kinesis Data Analytics 会查找您在输出配置中指定的应用程序内流。（流名称区分大小写，并且必须完全匹配）。确保应用程序代码创建了这一应用程序内部流。

  • 外部目标 — 您可以将数据保存到 Kinesis 数据流、Kinesis Data Firehose 传输流或 Lambda 函数。您需要提供流或函数的 Amazon 资源名称 (ARN)。您还提供可由 Kinesis Data Analytics 可以代入以代表您对流或函数进行写入的 AM 角色。您可以向 Kinesis Data Analytics 描述写入外部目标时要使用的记录格式（JSON、CSV）。

如果 Kinesis Data Analytics 无法写入流媒体或 Lambda 目标，则该服务将继续无限期地尝试。这将产生反向压力，导致您的应用程序滞后。如果不能解决这一问题，您的应用程序最终将停止处理新数据。您可以监控 Kinesis Data Analytics 指标并设置故障警报。有关指标和警报的更多信息，请参阅使用亚马逊 CloudWatch指标和创建亚马逊 CloudWatch警报。

您可以使用 Amazon Web Services Management Console配置应用程序输出。控制台将调用 API 以保存配置。

使用 Amazon CLI 创建输出

此部分介绍如何为 CreateApplication 或 AddApplicationOutput 操作创建请求正文的 Outputs 部分。

创建 Kinesis 流输出

以下 JSON 片段显示了CreateApplication请求正Outputs文中用于创建 Amazon Kinesis 数据流目标的部分。

"Outputs": [
   {
       "DestinationSchema": {
           "RecordFormatType": "string"
       },
       "KinesisStreamsOutput": {
           "ResourceARN": "string",
           "RoleARN": "string"
       },
       "Name": "string"
   }
 
]

创建 Kinesis Data Firehose 传输流输出

以下 JSON 片段显示了CreateApplication请求正Outputs文中用于创建 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流目的地的部分。

"Outputs": [
   {
       "DestinationSchema": {
           "RecordFormatType": "string"
       },
       "KinesisFirehoseOutput": {
           "ResourceARN": "string",
           "RoleARN": "string"
       },
       "Name": "string"
   }
]

创建 Lambda 函数输出

以下 JSON 代码段显示用于创建 Amazon Lambda 函数目标的 CreateApplication 请求正文中的 Outputs 部分。

"Outputs": [
   {
       "DestinationSchema": {
           "RecordFormatType": "string"
       },
       "LambdaOutput": {
           "ResourceARN": "string",
           "RoleARN": "string"
       },
       "Name": "string"
   }
]