Nach reiflicher Überlegung haben wir uns entschieden, Amazon Kinesis Data Analytics für SQL-Anwendungen einzustellen:
1. Ab dem **1. September 2025** werden wir keine Bugfixes für Amazon Kinesis Data Analytics for SQL-Anwendungen bereitstellen, da wir aufgrund der bevorstehenden Einstellung nur eingeschränkten Support dafür haben werden.
2. Ab dem **15. Oktober 2025** können Sie keine neuen Kinesis Data Analytics for SQL-Anwendungen mehr erstellen.
3. Wir werden Ihre Anwendungen ab dem **27. Januar 2026** löschen. Sie können Ihre Amazon Kinesis Data Analytics for SQL-Anwendungen nicht starten oder betreiben. Ab diesem Zeitpunkt ist kein Support mehr für Amazon Kinesis Data Analytics for SQL verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter [Einstellung von Amazon Kinesis Data Analytics für SQL-Anwendungen](discontinuation.md).
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Verwenden der Funktion der Schemaerkennung für statische Daten
**Anmerkung**
Nach dem 12. September 2023 können Sie keine neuen Anwendungen mit Kinesis Data Firehose als Quelle erstellen, wenn Sie nicht bereits Kinesis Data Analytics for SQL. Weitere Informationen finden Sie unter [Limits](https://docs.aws.amazon.com//kinesisanalytics/latest/dev/limits.html).
Mit der Funktion der Schemaerkennung können Sie ein Schema aus den Daten in einem Stream oder den Daten in einer statischen Datei erstellen, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert wird. Gehen wir davon aus, dass Sie ein Schema für eine Kinesis Data Analytics-Anwendung, als Referenz oder bei Nichtverfügbarkeit von Live-Streaming-Daten, erstellen möchten. Sie können die Funktion Schema-Erkennung bei einer statischen Datei verwenden, die ein Beispiel der Daten im erwarteten Format Ihrer Streaming- oder Referenzdaten enthält. Kinesis Data Analytics kann die Schemaerkennung für Beispieldaten aus einer JSON- oder CSV-Datei ausführen, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist. Wenn die Schemaerkennung auf eine Datendatei angewandt wird, wird dazu entweder die Konsole oder die [DiscoverInputSchema](API_DiscoverInputSchema.md)-API mit dem festgelegten Parameter `S3Configuration` verwendet.
## Ausführen der Schemaerkennung mithilfe der Konsole
Um die Erkennung für eine statische Datei mithilfe der Konsole auszuführen, gehen Sie wie folgt vor:
1. Fügen Sie ein Referenzdatenobjekt zu einem S3-Bucket hinzu.
1. Wählen Sie auf der Hauptseite der Anwendung in der Kinesis Data Analytics-Konsole **Referenzdaten verbinden** aus.
1. Geben Sie den Bucket, den Pfad und die IAM-Rolle für den Zugriff auf das Amazon-S3-Objekt mit den Referenzdaten ein.
1. Klicken Sie auf **Discover schema (Schema erkennen)**.
Weitere Informationen zum Hinzufügen von Referenzdaten und zum Erkennen des Schemas in der Konsole finden Sie unter [Beispiel: Hinzufügen von Referenzdaten zu einer Kinesis Data Analytics-Anwendung](app-add-reference-data.md).
## Ausführen der Schemaerkennung mithilfe der API
Um die Erkennung für eine statische Datei mithilfe der API auszuführen, geben Sie die API mit einer `S3Configuration`-Struktur mit den folgenden Informationen an:
+ `BucketARN`: der Amazon-Ressourcenname (ARN) des Amazon-S3-Buckets, der die Datei enthält. Das Format eines Amazon S3-Bucket-ARN finden Sie unter [Amazon Resource Names (ARNs) und Amazon Service Namespaces: Amazon Simple Storage Service (Amazon](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-arns-and-namespaces.html#arn-syntax-s3) S3).
+ `RoleARN`: der ARN einer IAM-Rolle mit der `AmazonS3ReadOnlyAccess`-Richtlinie. Informationen zum Hinzufügen einer Richtlinie zu einer Rolle finden Sie unter [Ändern einer Rolle](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html).
+ `FileKey`: der Dateiname des Objekts.
**Um ein Schema aus einem Amazon-S3-Objekt mithilfe der `DiscoverInputSchema`-API zu generieren**
1. Stellen Sie sicher, dass Sie die AWS CLI Einrichtung haben. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 2: Richten Sie das AWS Command Line Interface ()AWS CLI ein](setup-awscli.md) im Abschnitt „Erste Schritte“.
1. Erstellen Sie eine Datei `data.csv` mit dem folgenden Inhalt:
```
year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption
2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615
2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535
2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890
2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601
2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681
```
1. Melden Sie sich bei der Amazon S3 S3-Konsole unter an [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Erstellen Sie einen Amazon-S3-Bucket und laden Sie die von Ihnen erstellte `data.csv`-Datei hoch. Merken Sie sich den ARN des erstellten Buckets. Informationen zum Erstellen eines Amazon-S3-Buckets und zum Hochladen einer Datei finden Sie unter [Erste Schritte mit Amazon-Simple-Storage-Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html).
1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole. Erstellen Sie eine Rolle mit der `AmazonS3ReadOnlyAccess`-Richtlinie. Merken Sie sich den ARN der neuen Rolle. Informationen zum Erstellen einer Rolle finden Sie unter [Erstellen einer Rolle zum Delegieren von Berechtigungen an einen Amazon-Service](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html). Informationen zum Hinzufügen einer Richtlinie zu einer Rolle finden Sie unter [Ändern einer Rolle](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html).
1. Führen Sie den folgenden `DiscoverInputSchema` Befehl in der aus AWS CLI und ersetzen Sie dabei Ihren Amazon S3 S3-Bucket und Ihre IAM-Rolle: ARNs
```
$aws kinesisanalytics discover-input-schema --s3-configuration '{ "RoleARN": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/your-IAM-role", "BucketARN": "arn:aws:s3:::your-bucket-name", "FileKey": "data.csv" }'
```
1. Die Antwort sieht in etwa so aus:
```
{
"InputSchema": {
"RecordEncoding": "UTF-8",
"RecordColumns": [
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_year"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_month"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "state"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(64)",
"Name": "producer_type"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "energy_source"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(16)",
"Name": "units"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "consumption"
}
],
"RecordFormat": {
"RecordFormatType": "CSV",
"MappingParameters": {
"CSVMappingParameters": {
"RecordRowDelimiter": "\r\n",
"RecordColumnDelimiter": ","
}
}
}
},
"RawInputRecords": [
"year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption\r\n2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615\r\n2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535\r\n2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890\r\n2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601\r\n2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681"
],
"ParsedInputRecords": [
[
null,
null,
"state",
"producer_type",
"energy_source",
"units",
null
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"47615"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"16535"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"CombinedHeatandPowerElectricPower",
"Coal",
"ShortTons",
"22890"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"3020601"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"2987681"
]
]
}
```