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).
As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Usar o recurso de descoberta de esquema em dados em streaming
**nota**
Depois de 12 de setembro de 2023, você não poderá criar novos aplicativos usando o Kinesis Data Firehose como fonte se ainda não estiver usando o Kinesis Data Analytics para SQL. Para saber mais, consulte [Limites](https://docs.aws.amazon.com//kinesisanalytics/latest/dev/limits.html).
Fornecer um esquema de entrada que descreva como os registros no mapa de entrada de streaming para um stream no aplicativo pode ser complicado e propenso a erros. Use a API [DiscoverInputSchema](API_DiscoverInputSchema.md) (chamada de *API de descoberta*) para inferir um esquema. Usando amostras aleatórias de registros na fonte de streaming, a API pode inferir um esquema (ou seja, nomes de colunas, tipos de dados e posição do elemento de dados nos dados recebidos).
**nota**
Para usar a API de descoberta para gerar um esquema de um arquivo armazenado no Amazon S3, consulte [Usar o recurso de descoberta de esquema em dados estáticos](sch-dis-ref.md).
O console usa a API Discovery para gerar um esquema para uma fonte de streaming especificada. Usando o console, você também pode atualizar o esquema, incluindo adicionar ou remover colunas, alterar nomes de colunas ou tipos de dados e assim por diante. No entanto, faça alterações cuidadosamente para garantir que um esquema inválido não seja criado.
Após finalizar um esquema para o stream no aplicativo, será possível usar funções para manipular strings e valores de data e hora. Use essas funções no código do aplicativo ao trabalhar com linhas no stream no aplicativo resultante. Para obter mais informações, consulte [Exemplo: Transformação de valores DateTime](app-string-datetime-manipulation.md).
## Nomeação de colunas durante a descoberta de esquema
Durante a descoberta de esquema, o Amazon Kinesis Data Analytics tenta reter o máximo possível do nome da coluna original da fonte de entrada de streaming, exceto nos seguintes casos:
+ O nome do stream de origem é uma palavra-chave reservada do SQL, como `TIMESTAMP`, `USER`, `VALUES` ou `YEAR`.
+ O nome da coluna de stream de origem contém caracteres não suportados. Somente letras, números e o caractere de sublinhado (\_) são suportados.
+ O nome da coluna de stream de origem começa com um número.
+ O nome da coluna de stream de origem tem mais de 100 caracteres.
Se uma coluna for renomeada, o nome da coluna do esquema renomeada começará com `COL_`. Em alguns casos, nenhum nome de coluna original pode ser retido, por exemplo, se todo o nome tiver caracteres não suportados. Nesse caso, a coluna será chamada `COL_#`, com \# sendo um número que indica o local da coluna na ordem da coluna.
Após a conclusão da descoberta, você poderá atualizar o esquema usando o console para adicionar ou remover colunas ou alterar nomes de coluna, tipos de dados ou tamanho de dados.
### Exemplos de nomes de coluna sugeridos pela descoberta
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| Nome da coluna de stream de origem | Nome da coluna sugerido pela descoberta |
| --- | --- |
| USER | COL\_USER |
| USER@DOMAIN | COL\_USERDOMAIN |
| @@ | COL\_0 |
## Problemas de descoberta de esquema
O que acontecerá se o Kinesis Data Analytics não inferir um esquema para uma determinada fonte de streaming?
O Kinesis Data Analytics infere o esquema para formatos comuns, como CSV e JSON, que são codificados em UTF-8. O Kinesis Data Analytics oferece suporte a quaisquer registros codificados em UTF-8 (incluindo texto bruto, como logs e registros de aplicativos) com colunas personalizadas e delimitadores de linhas. Se o Kinesis Data Analytics não inferir um esquema, você poderá definir um esquema manualmente usando o editor de esquema no console (ou usando a API).
Se os dados não seguirem um padrão (que você pode especificar usando o editor de esquema), defina um esquema como uma única coluna do tipo VARCHAR(N), em que N é o maior número de caracteres que você espera que seu registro inclua. A partir daí, será possível usar a manipulação de strings e de data e hora para estruturar os dados a partir do momento que estiverem no stream no aplicativo. Para obter exemplos, consulte [Exemplo: Transformação de valores DateTime](app-string-datetime-manipulation.md).