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。
什么是 SQL 应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics？
借端体验的Amazon Kinesis 使您能够使用标准 SQL 来处理和分析流数据。您可以使用该服务针对流式传输源快速编写和运行强大的 SQL 代码，以执行时间序列分析，为实时控制面板提供信息以及创建实时指标。
要开始使用 Kinesis Data Analytics，您需要创建一个持续读取和处理流数据的 Kinesis 数据分析应用程序。该服务支持从亚马逊 Kinesis Data Streams 和亚马逊 Kinesis Data Firehose 流媒体源提取数据。然后，您可以使用交互式编辑器编写 SQL 代码，并使用实时流数据测试它。您还可以配置希望 Kinesis Data Analytics 将结果发送到的目的地。
Kinesis Data Analytics 支持Amazon Kinesis Data Firehose（Amazon S3、Amazon Redshift ft、亚马逊 OpenSearch 服务和 Splunk）和Amazon Kinesis Data Streams 作为目的地。Amazon Lambda
我应该何时使用Amazon Kinesis Data Analytics 体验的各种
Amazon Kinesis Data Analytics 使您能够快速编写 SQL 代码，以近乎实时的方式持续读取、处理和存储数据。通过对流数据采用标准 SQL 查询，您可以构建转换数据并深入了解这些数据的应用程序。以下是使用 Kinesis Data Analytics 的一些示例场景：
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生成时间序列分析 — 您可以计算时间窗内的指标，然后通过 Kinesis 数据传输流将值传输到 Amazon S3 或 Amazon Redshift。
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馈送实时仪表板-您可以向下游发送汇总和处理过的流数据结果，以馈送实时仪表板。
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创建实时指标-您可以创建自定义指标和触发器，用于实时监控、通知和警报。
有关 Kinesis Data Analytics 支持的 SQL 语言元素的信息，请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 参考资料。
您是Amazon Kinesis Data Analytics 的首次用户吗？
如果您是首次接触 Amazon Kinesis Data Analytics 端体验的用户，我们建议您按顺序阅读以下内容：
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阅读本指南的“工作原理”部分。本部分Kinesis Data Analytics 打造端 end-to-end 体验的各种组件。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：
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尝试入门练习。有关更多信息，请参阅Amazon Kinesis Data Analytics 入门：
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了解流式 SQL 概念。有关更多信息，请参阅流式 SQL 概念：
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尝试其他示例。有关更多信息，请参阅 示例应用程序。