Après mûre réflexion, nous avons décidé de mettre fin à Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL :

1. À compter du **1er septembre 2025,** nous ne fournirons aucune correction de bogue pour les applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL, car leur support sera limité, compte tenu de l'arrêt prochain.

2. À compter du **15 octobre 2025,** vous ne pourrez plus créer de nouvelles applications Kinesis Data Analytics for SQL.

3. Nous supprimerons vos candidatures à compter **du 27 janvier 2026**. Vous ne serez pas en mesure de démarrer ou d'utiliser vos applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL. Support ne sera plus disponible pour Amazon Kinesis Data Analytics for SQL à partir de cette date. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Arrêt d'Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL](discontinuation.md).

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# Exemple : Extraction d'une partie d'une chaîne (fonction SUBSTRING)
<a name="examples-transforming-strings-substring"></a>

Cet exemple utilise la fonction `SUBSTRING` pour transformer une chaîne dans Amazon Kinesis Data Analytics. La fonction `SUBSTRING` extrait une partie d'une chaîne source à partir d'une position spécifique. Pour plus d’informations, consultez la section [SUBSTRING](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-substring.html) dans le manuel *Référence SQL du service géré Amazon pour Apache Flink*. 

Dans cet exemple, vous écrivez les enregistrements suivants dans un flux de données Amazon Kinesis. 

```
{ "REFERRER" : "http://www.amazon.com" }
{ "REFERRER" : "http://www.amazon.com"}
{ "REFERRER" : "http://www.amazon.com"}
...
```



Vous créez ensuite une application Kinesis Data Analytics dans la console, à l’aide du flux de données Kinesis comme source de streaming. Le processus de découverte lit les exemples d'enregistrements de la source de diffusion et déduit un schéma intégré à l'application avec une colonne (`REFERRER`), comme illustré.

![\[Capture d'écran de la console montrant le schéma intégré à l'application avec une liste des éléments URLs dans la colonne de référence.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/referrer-10.png)


Vous pouvez ensuite utiliser le code de l'application avec la fonction `SUBSTRING` pour analyser la chaîne d'URL afin de récupérer le nom de la société. Vous devez ensuite insérer les données obtenues dans un autre flux de l'application, comme indiqué ci-dessous : 



![\[Capture d'écran de la console montrant l'onglet d'analyse en temps réel avec les données résultantes dans le flux intégré à l'application.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/referrer-20.png)


**Topics**
+ [Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis](#examples-transforming-strings-substring-1)
+ [Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics](#examples-transforming-strings-substring-2)

## Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis
<a name="examples-transforming-strings-substring-1"></a>

Créez un flux de données Amazon Kinesis et remplissez les enregistrements de journaux comme suit :

1. [Connectez-vous à la console Kinesis AWS Management Console et ouvrez-la à https://console.aws.amazon.com l'adresse /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)

1. Choisissez **Data Streams (Flux de données)** dans le volet de navigation.

1. Choisissez **Create Kinesis stream (Créer un flux Kinesis)**, puis créez un flux avec une seule partition. Pour de plus amples informations, consultez [Créer un flux](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html) dans le *Guide du développeur Amazon Kinesis Data Streams*.

1. Exécutez le code Python suivant pour remplir les exemples d'enregistrements de journal. Ce code simple écrit en continu le même enregistrement de journal dans le flux.

   ```
    
   import json
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {"REFERRER": "http://www.amazon.com"}
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client):
       while True:
           data = get_data()
           print(data)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey"
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

## Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics
<a name="examples-transforming-strings-substring-2"></a>

Ensuite, créez une application Kinesis Data Analytics comme suit :

1. Ouvrez le service géré pour la console Apache Flink à l'adresse [ https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics.](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics)

1. Choisissez **Create application (Créer une application)**, saisissez un nom d'application, puis sélectionnez **Create application (Créer une application)**.

1. Sur la page de détails de l'application, choisissez **Connect streaming data (Connecter des données de diffusion)**.

1. Sur la page **Connect to source (Se connecter à la source)**, procédez comme suit :

   1. Choisissez le flux que vous avez créé dans la section précédente. 

   1. Choisissez l'option de création d'un rôle IAM.

   1. Choisissez **Discover schema (Découvrir le schéma)**. Attendez que la console affiche le schéma déduit et les exemples d'enregistrements utilisés pour déduire le schéma pour le flux intégré à l'application créé. Le schéma déduit ne comporte qu'une seule colonne.

   1. Choisissez **Save and continue (Enregistrer et continuer)**.

   

1. Sur la page de détails de l'application, choisissez **Go to SQL editor (Accéder à l'éditeur SQL)**. Pour lancer l'application, choisissez **Yes, start application (Oui, démarrer l'application)** dans la boîte de dialogue qui s'affiche.

1. Dans l'éditeur SQL, écrivez le code d'application et vérifiez les résultats comme suit :

   1. Copiez le code d'application suivant et collez-le dans l'éditeur.

      ```
      -- CREATE OR REPLACE STREAM for cleaned up referrer
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
          "ingest_time" TIMESTAMP,
          "referrer" VARCHAR(32));
          
      CREATE OR REPLACE PUMP "myPUMP" AS 
         INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
            SELECT STREAM 
               "APPROXIMATE_ARRIVAL_TIME", 
               SUBSTRING("referrer", 12, (POSITION('.com' IN "referrer") - POSITION('www.' IN "referrer") - 4)) 
            FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001";
      ```

   1. Choisissez **Save and run SQL (Enregistrer et exécuter SQL)**. Dans l'onglet **Real-time analytics (Analyse en temps réel)**, vous pouvez voir tous les flux intégrés à l'application que l'application a créés et vérifier les données.