慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。

3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。

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# 例: ウェブログの解析 (W3C\_LOG\_PARSE 関数)
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse"></a>

この例では、`W3C_LOG_PARSE` 関数を使用して Amazon Kinesis Data Analytics で文字列を変換します。`W3C_LOG_PARSE` を使用して、Apache ログをすばやくフォーマットできます。詳細については、「Amazon Managed Service for Apache Flink SQL リファレンス」の「[W3C\_LOG\_PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-w3c-log-parse.html)」を参照してください。

この例では、ログレコードを Amazon Kinesis データストリームに書き込みます。以下にサンプルのログを示します。

```
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "GET /icons/apache_pba.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:03 -0700] "GET /icons/apache_pbb.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:04 -0700] "GET /icons/apache_pbc.gif HTTP/1.1" 304 0"}
...
```



次に、Kinesis データストリームをストリーミングソースとして使用して、コンソールで Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。検出プロセスでストリーミングソースのサンプルレコードが読み込まれ、次のように、アプリケーション内スキーマの列が 1 つ (ログ) であると推察します。

![ログ列を含むアプリケーション内スキーマがある、フォーマットされたストリームサンプルタブを示すコンソールのスクリーンショット。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-10.png)


次に、アプリケーションコードで `W3C_LOG_PARSE` 関数を使用してログを解析し、次のように別々の列にさまざまなログフィールドを持つ別のアプリケーション内ストリームを作成します。

![アプリケーション内ストリームを含むリアルタイム分析タブを示すコンソールのスクリーンショット。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-20.png)


**Topics**
+ [ステップ 1: Kinesis データストリームを作成する](#examples-transforming-strings-w3clogparse-1)
+ [ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する](#examples-transforming-strings-w3clogparse-2)

## ステップ 1: Kinesis データストリームを作成する
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-1"></a>

次のように、Amazon Kinesis データストリームを作成して、ログレコードを追加します。

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) で Kinesis コンソールを開きます。

1. ナビゲーションペインで、[**データストリーム**] を選択します。

1. [**Kinesis ストリームの作成**] を選択し、1 つのシャードがあるストリームを作成します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Streams デベロッパーガイド」の「[Create a Stream](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)」を参照してください。

1. サンプルログレコードを入力するには、以下の Python コードを実行します。このシンプルなコードは、同じログレコードを連続してストリームに書き込みます。

   ```
    
   import json
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {
           "log": "192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "
           '"GET /icons/apache_pb.gif HTTP/1.1" 304 0'
       }
   
   
   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"))
   ```

## ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-2"></a>

次のように Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成します。

1. [https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics) にある Managed Service for Apache Flink コンソールを開きます。

1. [**アプリケーションの作成**] を選択し、アプリケーション名を入力して、[**アプリケーションの作成**] を選択します。

1. アプリケーション詳細ページで、[**ストリーミングデータの接続**] を選択します。

1. [**ソースに接続**] ページで、以下の操作を実行します。

   1. 前のセクションで作成したストリームを選択します。

   1. IAM ロールを作成するオプションを選択します。

   1. [**スキーマの検出**] を選択します。作成されたアプリケーション内ストリーム用の推測スキーマと、推測に使用されたサンプルレコードがコンソールに表示されるまで待ちます。推測スキーマの列は 1 つのみです。

   1. **[保存して続行]** を選択します。

   

1. アプリケーション詳細ページで、[**SQL エディタに移動**] を選択します。アプリケーションを起動するには、表示されたダイアログボックスで [**はい、アプリケーションを起動します**] を選択します。

1. SQL エディタで、次のように、アプリケーションコードを作成してその結果を確認します。

   1. 次のアプリケーションコードをコピーしてエディタに貼り付けます。

      ```
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
      column1 VARCHAR(16),
      column2 VARCHAR(16),
      column3 VARCHAR(16),
      column4 VARCHAR(16),
      column5 VARCHAR(16),
      column6 VARCHAR(16),
      column7 VARCHAR(16));
      
      CREATE OR REPLACE PUMP "myPUMP" AS 
      INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
              SELECT STREAM
                  l.r.COLUMN1,
                  l.r.COLUMN2,
                  l.r.COLUMN3,
                  l.r.COLUMN4,
                  l.r.COLUMN5,
                  l.r.COLUMN6,
                  l.r.COLUMN7
              FROM (SELECT STREAM W3C_LOG_PARSE("log", 'COMMON')
                    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001") AS l(r);
      ```

   1. [**Save and run SQL**] を選択します。[**リアルタイム分析**] タブに、アプリケーションで作成されたすべてのアプリケーション内ストリームが表示され、データを検証できます。