创建并运行适用于 Python 的 Kinesis Data Analytics 应用程序

创建数据流 (Amazon CLI)

1. 创建第一个流 (ExampleInputStream)，使用以下Amazon Kinesiscreate-stream Amazon CLI命令。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleInputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-west-2 \
   --profile adminuser

2. 要创建应用程序用来写入输出的第二个流，请运行同一命令（将流名称更改为 ExampleOutputStream）。

   $ aws kinesis create-stream \
   --stream-name ExampleOutputStream \
   --shard-count 1 \
   --region us-west-2 \
   --profile adminuser

1. 使用以下内容创建名为 stock.py 的文件：

   import datetime
   import json
   import random
   import boto3
   import time
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {
           'event_time': datetime.datetime.now().isoformat(),
           'ticker': random.choice(['AAPL', 'AMZN', 'MSFT', 'INTC', 'TBV']),
           'price': round(random.random() * 100, 2)}
   
   
   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")
           time.sleep(2)
   
   
   if __name__ == '__main__':
       generate(STREAM_NAME, boto3.client('kinesis'))

2. 运行 stock.py 脚本：

   $ python stock.py

   在完成本教程的其余部分时，请将脚本保持运行状态。

1. 如果尚未安装 Git 客户端，请安装它。有关更多信息，请参阅安装 Git。

2. 使用以下命令克隆远程存储库：

   git clone https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-java-examples

3. 导航到 amazon-kinesis-data-analytics-java-examples/python/GettingStarted目录。

使用控制台上传应用程序代码：

1. 使用您首选的压缩应用程序来压缩getting-started.py和https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink- sql-connector-kinesis_1.13.2文件。命名存档myapp.zip. 如果在档案中包含外部文件夹，则必须将其包含在配置文件中的代码的路径中：GettingStarted/getting-started.py.

2. 通过以下网址打开 Amazon S3 控制台：https://console.aws.amazon.com/s3/。

3. 选择 Create bucket (创建存储桶)。

4. Enterka-app-code-<username>中的Bucket name字段中返回的子位置类型。将后缀（如您的用户名）添加到存储桶名称，以使其具有全局唯一性。选择 Next（下一步）。

5. 在配置选项步骤中，让设置保持原样，然后选择下一步。

6. 在设置权限步骤中，让设置保持原样，然后选择下一步。

7. 请选择 Create bucket (创建存储桶)。

8. 在 Amazon S3 控制台中，选择ka-app-code-<username>存储桶，然后选择上传.

9. 在选择文件步骤中，选择添加文件。导航到您在上一步中创建的 myapp.zip 文件。选择 Next（下一步）。

10. 您无需更改该对象的任何设置，因此，请选择 Upload (上传)。

使用上传应用程序代码Amazon CLI：

1. 使用您首选的压缩应用程序来压缩getting-started.py和https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink- sql-connector-kinesis_1.13.2文件。命名存档myapp.zip. 如果在档案中包含外部文件夹，则必须将其包含在配置文件中的代码的路径中：GettingStarted/getting-started.py.

2. 运行以下 命令：

   $ aws s3 --region aws region cp myapp.zip s3://ka-app-code-<username>

1. 打开 Kinesis Data Analytics 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics.

2. 在 Kinesis Data Analytics 仪表板上，选择创建分析应用程序.

3. 在 Kinesis Analytics – 创建应用程序页面上，提供应用程序详细信息，如下所示：

   • 对于 Application name (应用程序名称)，输入 MyApplication。

   • 对于描述，输入 My java test app。

   • 对于 Runtime (运行时)，请选择 Apache Flink。

   • 将版本保留为Apache Flink 版本 1.13.1（推荐版本）.

4. 对于访问权限，请选择 Create / update IAM role (创建/更新 IAM 角色) kinesis-analytics-MyApplication-us-west-2。

5. 选择 Create application（创建应用程序）。

配置应用程序

1. 在存储库的MyApplication页面上，选择配置.

2. 在 Configure application (配置应用程序) 页面上，提供 Code location (代码位置)：

   • 适用于Amazon S3 存储桶，输入ka-app-code-<username>.

   • 适用于Amazon S3 对象的路径，输入myapp.zip.

3. 在 Access to application resources (对应用程序的访问权限) 下，对于 Access permissions (访问权限)，选择 Create / update IAM role (创建/更新 IAM 角色) kinesis-analytics-MyApplication-us-west-2。

4. UNDER属性，选择添加组. 适用于Group ID (组 ID)，输入consumer.config.0.

5. 输入以下应用程序属性和值：

   密钥	值
   input.stream.name	ExampleInputStream
   aws.region	us-west-2
   flink.stream.initpos	LATEST

   选择Save（保存）。

6. UNDER属性，选择添加组。适用于Group ID (组 ID)，输入producer.config.0.

7. 输入以下应用程序属性和值：

   密钥	值
   output.stream.name	ExampleOutputStream
   aws.region	us-west-2
   shard.count	1

8. UNDER属性，选择添加组。适用于Group ID (组 ID)，输入kinesis.analytics.flink.run.options. 这个特殊的属性组告诉你的应用程序在哪里可以找到它的代码资源。有关更多信息，请参阅 指定代码文件。

9. 输入以下应用程序属性和值：

   密钥	值
   python	getting-started.py
   jarfile	flink-sql-connector-kinesis_2.12-1.13.1.jar

10. 在 Monitoring (监控) 下，确保 Monitoring metrics level (监控指标级别) 设置为 Application (应用程序)。

11. 适用于CloudWatch 记录，选择启用”复选框。

12. 选择 Update（更新）。

编辑 IAM 策略以添加 S3 存储桶权限

1. 通过以下网址打开 IAM 控制台：https://console.aws.amazon.com/iam/。

2. 选择策略。选择控制台在上一部分中为您创建的 kinesis-analytics-service-MyApplication-us-west-2 策略。

3. 在 Summary (摘要) 页面上，选择 Edit policy (编辑策略)。请选择 JSON 选项卡。

4. 将以下策略示例中突出显示的部分添加到策略中。将示例账户 ID (012345678901) 替换为您的账户 ID。

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Sid": "ReadCode",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetObject",
                   "s3:GetObjectVersion"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:s3:::ka-app-code-username/myapp.zip"
               ]
           },
           {
               "Sid": "DescribeLogGroups",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:DescribeLogGroups"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:*"
               ]
           },
           {
               "Sid": "DescribeLogStreams",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:DescribeLogStreams"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:*"
               ]
           },
           {
               "Sid": "PutLogEvents",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:PutLogEvents"
               ],
               "Resource": [
                   "arn:aws:logs:us-west-2:012345678901:log-group:/aws/kinesis-analytics/MyApplication:log-stream:kinesis-analytics-log-stream"
               ]
           },
           {
               "Sid": "ReadInputStream",
               "Effect": "Allow",
               "Action": "kinesis:*",
               "Resource": "arn:aws:kinesis:us-west-2:012345678901:stream/ExampleInputStream"
           },
           {
               "Sid": "WriteOutputStream",
               "Effect": "Allow",
               "Action": "kinesis:*",
               "Resource": "arn:aws:kinesis:us-west-2:012345678901:stream/ExampleOutputStream"
           }
       ]
   }