经过仔细考虑，我们决定停用适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：
1. 从 **2025年9月1日起，**我们将不再为适用于SQL应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics Data Analytics提供任何错误修复，因为鉴于即将停产，我们对其的支持将有限。
2. 从 **2025 年 10 月 15 日**起，您将无法为 SQL 应用程序创建新的 Kinesis Data Analytics。
3. 从 **2026 年 1 月 27 日**起，我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起，将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息，请参阅 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用](discontinuation.md)。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 针对静态数据使用架构发现功能
**注意**
2023 年 9 月 12 日之后，如果您尚未使用 Kinesis Data Analytics for SQL，则将无法使用 Kinesis Data Firehose 作为来源创建新应用程序。有关更多信息，请参阅[限制](https://docs.aws.amazon.com//kinesisanalytics/latest/dev/limits.html)。
架构发现功能可以根据流中的数据或 Amazon S3 存储桶上存储的静态文件中的数据生成架构。假设您要为 Kinesis Data Analytics 应用程序生成架构以进行引用，或者实时流数据不可用。您可以对包含示例数据 (采用流或引用数据的预期格式) 的静态文件使用架构发现功能。Kinesis Data Analytics 可针对 Amazon S3 存储桶中所存的 JSON 或 CSV 文件中的示例数据运行架构发现。要针对数据文件使用架构发现功能，需使用控制台或指定了 [DiscoverInputSchema](API_DiscoverInputSchema.md) 参数的 `S3Configuration` API。
## 使用控制台运行架构发现
要使用控制台对静态文件运行发现功能，请执行以下操作：
1. 向 S3 存储桶添加引用数据对象。
1. 在 Kinesis Data Analytics 控制台的应用程序主页面中选择 **连接引用数据**。
1. 提供存储桶、路径和 IAM 角色数据以访问包含引用数据的 Amazon S3 对象。
1. 选择 **发现架构**。
有关如何在控制台中添加引用数据和发现架构的更多信息，请参阅[示例：在 应用程序中添加引用数据](app-add-reference-data.md)。
## 使用 API 运行架构发现
要使用 API 针对静态文件运行发现，您需要为 API 提供具有以下信息的 `S3Configuration` 结构：
+ `BucketARN`：包含该文件的 Amazon S3 存储桶的 Amazon 资源名称 (ARN)。有关亚马逊 S3 存储桶 ARN 的格式，请参阅亚马逊[资源名称 (ARNs) 和亚马逊服务命名空间：亚马逊简单存储服务 (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-arns-and-namespaces.html#arn-syntax-s3) Simple Service。
+ `RoleARN`：具有 `AmazonS3ReadOnlyAccess` 策略的 IAM 角色的 ARN。有关如何将策略添加到角色的信息，请参阅[修改角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html)。
+ `FileKey`：对象的文件名称。
**使用 `DiscoverInputSchema` API 根据 Amazon S3 对象生成架构**
1. 确保您已完成 AWS CLI 设置。有关更多信息，请参阅“入门”部分中的[步骤 2：设置 AWS Command Line Interface (AWS CLI)](setup-awscli.md)。
1. 使用以下内容创建名为 `data.csv` 的文件：
```
year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption
2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615
2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535
2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890
2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601
2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681
```
1. 登录 Amazon S3 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)。
1. 创建一个 Amazon S3 存储桶，并上传您创建的 `data.csv` 文件。请记下所创建存储桶的 ARN。有关创建 Amazon S3 存储桶并上传文件的信息，请参阅 [Amazon Simple Storage Service 入门](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html)。
1. 使用 [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) 打开 IAM 控制台。创建具有 `AmazonS3ReadOnlyAccess` 策略的角色。记下新角色的 ARN。有关创建角色的更多信息，请参阅[创建向 Amazon 服务委托权限的角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html)。有关如何将策略添加到角色的信息，请参阅[修改角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage_modify.html)。
1. 在中运行以下`DiscoverInputSchema`命令 AWS CLI，用替换您的 Amazon S3 存储桶和 IAM 角色： ARNs
```
$aws kinesisanalytics discover-input-schema --s3-configuration '{ "RoleARN": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/your-IAM-role", "BucketARN": "arn:aws:s3:::your-bucket-name", "FileKey": "data.csv" }'
```
1. 该响应应该类似于下列内容：
```
{
"InputSchema": {
"RecordEncoding": "UTF-8",
"RecordColumns": [
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_year"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "COL_month"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "state"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(64)",
"Name": "producer_type"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(4)",
"Name": "energy_source"
},
{
"SqlType": "VARCHAR(16)",
"Name": "units"
},
{
"SqlType": "INTEGER",
"Name": "consumption"
}
],
"RecordFormat": {
"RecordFormatType": "CSV",
"MappingParameters": {
"CSVMappingParameters": {
"RecordRowDelimiter": "\r\n",
"RecordColumnDelimiter": ","
}
}
}
},
"RawInputRecords": [
"year,month,state,producer_type,energy_source,units,consumption\r\n2001,1,AK,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,47615\r\n2001,1,AK,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,16535\r\n2001,1,AK,CombinedHeatandPowerElectricPower,Coal,ShortTons,22890\r\n2001,1,AL,TotalElectricPowerIndustry,Coal,ShortTons,3020601\r\n2001,1,AL,ElectricGeneratorsElectricUtilities,Coal,ShortTons,2987681"
],
"ParsedInputRecords": [
[
null,
null,
"state",
"producer_type",
"energy_source",
"units",
null
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"47615"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"16535"
],
[
"2001",
"1",
"AK",
"CombinedHeatandPowerElectricPower",
"Coal",
"ShortTons",
"22890"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"TotalElectricPowerIndustry",
"Coal",
"ShortTons",
"3020601"
],
[
"2001",
"1",
"AL",
"ElectricGeneratorsElectricUtilities",
"Coal",
"ShortTons",
"2987681"
]
]
}
```