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). Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Exemple : extraction des valeurs les plus fréquentes (TOP\_K\_ITEMS\_TUMBLING) Cet exemple Amazon Kinesis Data Analytics montre comment utiliser la fonction `TOP_K_ITEMS_TUMBLING` pour extraire les valeurs les plus fréquentes dans une fenêtre bascule. Pour plus d’informations, consultez la section [Fonction `TOP_K_ITEMS_TUMBLING`](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/top-k.html) dans le manuel *Référence SQL du service géré Amazon pour Apache Flink*. La fonction `TOP_K_ITEMS_TUMBLING` est utile pour regrouper des dizaines ou des centaines de milliers de clés et si vous souhaitez réduire l'utilisation de vos ressources. La fonction produit le même résultat qu'un regroupement avec les clauses `GROUP BY` et `ORDER BY` . Dans cet exemple, vous écrivez les enregistrements suivants dans un flux de données Amazon Kinesis : ``` {"TICKER": "TBV"} {"TICKER": "INTC"} {"TICKER": "MSFT"} {"TICKER": "AMZN"} ... ``` Vous créez ensuite une application Kinesis Data Analytics dans AWS Management Console le, avec le flux de données Kinesis comme source de diffusion. Le processus de découverte lit les exemples d'enregistrements de la source de streaming et en déduit un schéma intégré à l'application avec une colonne (`TICKER`), comme illustré ci-dessous. ![Capture d'écran de la console montrant le schéma intégré à l'application avec une colonne de symbole boursier.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_topk_schema.png) Vous utilisez le code de l'application à l'aide de la fonction `TOP_K_VALUES_TUMBLING` pour créer un regroupement des données avec fenêtres. Vous insérez ensuite les données obtenues dans un autre flux intégré à l'application, comme indiqué dans la capture d'écran suivante : ![Capture d'écran de la console montrant les données obtenues dans un flux intégré à l'application.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_topk.png) Dans la procédure suivante, vous créez une application Kinesis Data Analytics qui extrait les valeurs les plus fréquentes dans le flux d’entrée. **Topics** + [Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis](#examples-window-topkitems-1) + [Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics](#examples-window-topkitems-2) ## Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis Créez un flux de données Amazon Kinesis et remplissez les enregistrements 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. Pour écrire des enregistrements sur un flux de données Kinesis dans un environnement de production, nous vous recommandons d'utiliser [Kinesis Client Library](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-kpl.html) ou les [API de flux de données Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-sdk.html). Pour plus de simplicité, cet exemple utilise le script Python ci-dessous pour générer des enregistrements. Exécutez le code pour remplir les exemples d'enregistrements du symbole boursier. Ce code simple écrit de façon continue un enregistrement du symbole boursier aléatoire dans le flux. Laissez le script s'exécuter pour pouvoir générer le schéma d'application lors d'une étape ultérieure. ``` import datetime import json import random import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return { "EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(), "TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]), "PRICE": round(random.random() * 100, 2), } 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 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)** pour vous connecter à la source. 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 **Discover schema (Découvrir le schéma)**. Attendez que la console affiche le schéma déduit et les exemples d'enregistrements qui sont utilisés pour déduire le schéma pour le flux intégré à l'application créé. Le schéma déduit comporte une colonne. 1. Choisissez **Save schema and update stream samples (Enregistrer le schéma et mettre à jour les exemples de flux)**. Une fois que la console a enregistré le schéma, choisissez **Exit (Quitter)**. 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 DESTINATION_SQL_STREAM ( "TICKER" VARCHAR(4), "MOST_FREQUENT_VALUES" BIGINT ); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM * FROM TABLE (TOP_K_ITEMS_TUMBLING( CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"), 'TICKER', -- name of column in single quotes 5, -- number of the most frequently occurring values 60 -- tumbling window size in seconds ) ); ``` 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.