Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.
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Führen Sie eine interaktive Analyse von Streaming-Daten durch
Sie verwenden ein Serverless Notebook mit Apache Zeppelin, um mit Ihren Streaming-Daten zu interagieren. Ihr Notebook kann mehrere Notizen enthalten, und jede Notiz kann einen oder mehrere Absätze enthalten, in die Sie Ihren Code schreiben können.
Die folgende SQL Beispielabfrage zeigt, wie Daten aus einer Datenquelle abgerufen werden:
%flink.ssql(type=update) select * from stock;
Weitere Beispiele für Flink SQL Streaming-Abfragen finden Sie im Beispiele und Tutorials für Studio-Notebooks in Managed Service für Apache Flink Folgenden und unter Abfragen
Sie können SQL Flink-Abfragen im Studio-Notizbuch verwenden, um Streaming-Daten abzufragen. Sie können auch Python (TableAPI) und Scala (Table and DatastreamAPIs) verwenden, um Programme zu schreiben, mit denen Sie Ihre Streaming-Daten interaktiv abfragen können. Sie können die Ergebnisse Ihrer Abfragen oder Programme anzeigen, sie innerhalb von Sekunden aktualisieren und erneut ausführen, um aktualisierte Ergebnisse anzuzeigen.
Flink-Interpreter
Sie geben mithilfe eines Interpreters an, in welcher Sprache Managed Service für Apache Flink Ihre Anwendung ausführt. Sie können die folgenden Interpreter mit Managed Service für Apache Flink verwenden:
| Name | Klasse | Beschreibung |
|---|---|---|
| %flink | FlinkInterpreter | Erzeugt ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment/BatchTableEnvironment/StreamTableEnvironmentund stellt eine Scala-Umgebung bereit |
| %flink.pyflink | PyFlinkInterpreter | Stellt eine Python-Umgebung bereit |
| %flink.ipyflink | IPyFlinkInterpreter | Stellt eine IPython-Umgebung bereit |
| %flink.ssql | FlinkStreamSqlInterpreter | Stellt eine Stream-SQL-Umgebung bereit |
| %flink.bsql | FlinkBatchSqlInterpreter | Stellt eine Batch-SQL-Umgebung bereit |
Weitere Informationen zu Flink-Interpretern finden Sie unter Flink-Interpreter für Apache Zeppelin
Wenn Sie %flink.pyflink oder %flink.ipyflink als Interpreter verwenden, müssen Sie den ZeppelinContext verwenden, um die Ergebnisse im Notebook zu visualisieren.
PyFlink Spezifischere Beispiele finden Sie unter Interaktive Abfrage Ihrer Datenströme mithilfe von Managed Service für Apache Flink Studio und Python
Tabellenumgebungsvariablen von Apache Zeppelin
Apache Zeppelin bietet mithilfe von Umgebungsvariablen Zugriff auf Tabellenumgebungsressourcen.
Sie greifen mit den folgenden Variablen auf Ressourcen der Scala-Tabellenumgebung zu:
| Variable | Ressource |
|---|---|
senv | StreamExecutionEnvironment |
stenv | StreamTableEnvironment for blink planner |
Sie greifen mit den folgenden Variablen auf Ressourcen der Python-Tabellenumgebung zu:
| Variable | Ressource |
|---|---|
s_env | StreamExecutionEnvironment |
st_env | StreamTableEnvironment for blink planner |
Weitere Informationen zur Verwendung von Tabellenumgebungen finden Sie unter Concepts and Common API
