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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# Bombas e fluxos no aplicativo
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Ao configurar a [entrada do aplicativo](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/how-it-works-input.html), mapeie uma origem de streaming para um fluxo no aplicativo que é criado. Os dados fluem continuamente da origem de streaming para o stream no aplicativo. Um stream no aplicativo funciona como uma tabela que você pode consultar usando instruções SQL, mas é chamado de stream porque representa o fluxo de dados contínuo. 

**nota**  
Não confunda fluxos na aplicação com fluxos de dados do Amazon Kinesis e fluxos de entrega do Firehose. Os streams no aplicativo existem apenas no contexto de um aplicativo do Amazon Kinesis Data Analytics. Os fluxos de dados do Kinesis e os fluxos de entrega do Firehose existem independentemente da aplicação. Você pode configurá-los como uma origem de streaming na configuração de entrada do aplicativo ou como um destino na configuração de saída.

Também é possível criar mais fluxos no aplicativo, conforme necessário, para armazenar resultados de consulta intermediários. A criação de um stream no aplicativo é um processo de duas etapas. Primeiro, você cria um stream no aplicativo e, em seguida, bomba dados nele. Por exemplo, suponha que a configuração de entrada do aplicativo crie um fluxo no aplicativo chamado `INPUTSTREAM`. No exemplo a seguir, você cria outro stream (`TEMPSTREAM`) e, em seguida, bomba dados de `INPUTSTREAM` nele. 

1. Crie um stream no aplicativo (`TEMPSTREAM`) com três colunas, como mostrado a seguir:

   ```
   CREATE OR REPLACE STREAM "TEMPSTREAM" ( 
      "column1" BIGINT NOT NULL, 
      "column2" INTEGER, 
      "column3" VARCHAR(64));
   ```

   Os nomes das colunas são especificados entre aspas, diferenciando maiúsculas de minúsculas. Para obter mais informações, consulte [Identificadores](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-identifiers.html) em *Amazon Kinesis Data Analytics SQL Reference*.

1. Insira dados no stream usando uma bomba. Uma bomba é uma consulta de inserção contínua em execução que insere dados de um stream no aplicativo em outro stream no aplicativo. A instrução a seguir cria uma bomba (`SAMPLEPUMP`) e insere dados em `TEMPSTREAM` selecionando registros de outro stream (`INPUTSTREAM`).

   ```
   CREATE OR REPLACE PUMP "SAMPLEPUMP" AS 
   INSERT INTO "TEMPSTREAM" ("column1", 
                             "column2", 
                             "column3") 
   SELECT STREAM inputcolumn1, 
                 inputcolumn2, 
                 inputcolumn3
   FROM "INPUTSTREAM";
   ```

Você pode ter várias inserções de gravadores em um stream no aplicativo, e vários leitores selecionados no stream. Pense em um stream no aplicativo como uma implementação de um paradigma publish/subscribe de mensagens. Nesse paradigma, a linha de dados, incluindo o horário da criação e o horário do recebimento, pode ser processada, interpretada e encaminhada por uma cascata de instruções de streaming com SQL, sem a necessidade de ser armazenada em um RDBMS tradicional.

Após criar um stream no aplicativo, você poderá executar consultas SQL normais. 

**nota**  
Ao consultar fluxos, a maioria das instruções SQL são vinculados usando uma janela baseada em linha ou em horário. Para obter mais informações, consulte [Consultas em janelas](windowed-sql.md).

Você também pode associar streams. Para exemplos de associação, consulte [Operações de dados de streaming: associações de streams](stream-joins-concepts.md).