Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL:
1. A partir de **1º de setembro de 2025,** não forneceremos nenhuma correção de bug para aplicativos do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL porque teremos suporte limitado para ele, devido à próxima descontinuação.
2. A partir **de 15 de outubro de 2025,** você não poderá criar novos aplicativos Kinesis Data Analytics para SQL.
3. Excluiremos as aplicações a partir de **27 de janeiro de 2026**. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte [Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL](discontinuation.md).
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# Exemplo: análise de logs da web (função W3C\_LOG\_PARSE)
Este exemplo usa a função `W3C_LOG_PARSE` para transformar uma string no Amazon Kinesis Data Analytics. Use `W3C_LOG_PARSE` para formatar rapidamente os logs do Apache. Para obter mais informações, consulte [W3C\_LOG\_PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-w3c-log-parse.html) em *Amazon Managed Service for Apache Flink SQL Reference*.
Neste exemplo, você grava registros de log em um Amazon Kinesis Data Streams. Os logs de exemplo são mostrados a seguir:
```
{"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"}
...
```
Em seguida, você criará um aplicativo Kinesis Data Analytics no console com o fluxo de dados Kinesis como origem de streaming. O processo de descoberta lê registros de exemplo na origem de streaming e infere um esquema de aplicativo com uma coluna (log), como mostrado a seguir:
Em seguida, você usa o código do aplicativo com a função `W3C_LOG_PARSE` para analisar o log e cria outro stream no aplicativo com vários campos de log em colunas separadas, como mostrado a seguir:
**Topics**
+ [Etapa 1: Criar um fluxo de dados Kinesis](#examples-transforming-strings-w3clogparse-1)
+ [Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics](#examples-transforming-strings-w3clogparse-2)
## Etapa 1: Criar um fluxo de dados Kinesis
Crie um streaming de dados do Amazon Kinesis Data Streams e preencha registros de log da seguinte forma:
1. [Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Kinesis em https://console.aws.amazon.com /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)
1. Selecione **Data Streams (Fluxos de dados)** no painel de navegação.
1. Escolha **Create Kinesis stream (Criar fluxo do Kinesis)** e crie um fluxo com um estilhaço. Para obter mais informações, consulte [Criar um fluxo](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Streams*.
1. Execute o seguinte código Python para preencher os registros de log de exemplo. Esse código simples grava continuamente o mesmo registro de log no fluxo.
```
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"))
```
## Etapa 2: Criar o aplicativo Kinesis Data Analytics
Crie um aplicativo de análise de dados do Kinesis Data Analytics, da seguinte maneira:
1. [Abra o console do Managed Service for Apache Flink em https://console.aws.amazon.com /kinesisanalytics.](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics)
1. Escolha **Create application (Criar aplicativo)**, digite um nome para o aplicativo e selecione **Create application (Criar aplicativo)**.
1. Na página de detalhes do aplicativo, escolha **Connect streaming data (Conectar dados de streaming)**.
1. Na página **Connect to source (Conectar com a fonte)**, faça o seguinte:
1. Escolha o stream criado na seção anterior.
1. Escolha a opção para criar uma função do IAM.
1. Escolha **Discover schema (Descobrir esquema)**. Aguarde o console mostrar o esquema inferido e os registros de exemplo usados para inferir o esquema do fluxo do aplicativo criado. O esquema inferido tem apenas uma coluna.
1. Escolha **Save and continue**.
1. Na página de detalhes de aplicativo, escolha **Go to SQL editor (Ir para o editor de SQL)**. Para iniciar o aplicativo, escolha **Yes, start application (Sim, iniciar o aplicativo)** na caixa de diálogo exibida.
1. No editor SQL, escreva o código do aplicativo e verifique os resultados da seguinte forma:
1. Copie o código de aplicativo a seguir e cole-o no editor.
```
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. Escolha **Save and run SQL**. Na guia **Real-time analytics (Análise em tempo real)**, você pode ver todos os fluxos de aplicativo criados pelo aplicativo e verificar os dados.