Amazon Kinesis Data Analytics for Python Flink for P - Amazon Kinesis Data Analytics
Pyflink 入门——适用于 Apache 的 Python 解释器 | Amazon Web Services 科技应用程序组件先决条件
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Amazon Kinesis Data Analytics for Python Flink for P

本节介绍了使用 Python 和 Table API 的适用于 Apache Flink 的 Kinesis Data Analytics 的基本概念。它介绍了可用于创建和测试应用程序的选项。它还提供了相应的说明以安装所需的工具，以完成本指南中的教程和创建第一个应用程序。

主题

Pyflink 入门——适用于 Apache 的 Python 解释器 | Amazon Web Services 科技

在开始之前，我们建议您首先观看以下视频：

适用于 Flink 应用程序的 Kinesis Data Analytics 组件

为了处理数据，Kinesis Data Analytics 运行时使用 Python 应用程序处理输入和生成输出。

Kinesis Data Analytics 应用程序具有以下组件：

  • 运行时属性：您可以使用运行时属性配置应用程序，而无需重新编译应用程序代码。

  • 表格来源：应用程序通过源使用数据。一个资源连接器从 Kinesis Data Streams、Amazon MSK 主题或类似主题中读取数据。有关更多信息，请参阅 表 API 来源。

  • 函数：应用程序使用一个或多个功能以处理数据。一个功能可以转换、丰富或聚合数据。

  • 接收器：应用程序使用接收器将生成的数据发送到外部源。一个下沉连接器将数据写入 Kinesis 数据流、Kinesis Data Firehose 传输流、亚马逊 MSK 主题、Amazon S3 存储桶等。有关更多信息，请参阅 表 API 接收器。

在创建和打包应用程序代码后，您可以将代码包上传到 Amazon S3 存储桶。然后，您创建 Kinesis Data Analytics 应用程序。您在代码包位置中传入流数据源，它通常是接收应用程序处理的数据的流或文件位置。

先决条件

在开始本教程之前，请先完成使用 Amazon Kinesis Data Analytics Apache Flink 入门 (DataStreamAPI)：

要了解其用法，请参阅 创建应用程序。