Après mûre réflexion, nous avons décidé de mettre fin à Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL :

1. À compter du **1er septembre 2025,** nous ne fournirons aucune correction de bogue pour les applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL, car leur support sera limité, compte tenu de l'arrêt prochain.

2. À compter du **15 octobre 2025,** vous ne pourrez plus créer de nouvelles applications Kinesis Data Analytics for SQL.

3. Nous supprimerons vos candidatures à compter **du 27 janvier 2026**. Vous ne serez pas en mesure de démarrer ou d'utiliser vos applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL. Support ne sera plus disponible pour Amazon Kinesis Data Analytics for SQL à partir de cette date. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Arrêt d'Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL](discontinuation.md).

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# Exemple : Analyse de journaux web (fonction W3C\_LOG\_PARSE)
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse"></a>

Cet exemple utilise la fonction `W3C_LOG_PARSE` pour transformer une chaîne dans Amazon Kinesis Data Analytics. Vous pouvez utiliser `W3C_LOG_PARSE` pour formater rapidement des journaux Apache. Pour plus d’informations, consultez la section [W3C\_LOG\_PARSE](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sql-reference-w3c-log-parse.html) dans le manuel *Référence SQL du service géré Amazon pour Apache Flink*.

Dans cet exemple, vous écrivez des enregistrements de journaux dans un flux de données Amazon Kinesis. Les exemples de journaux affichés sont les suivants :

```
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "GET /icons/apache_pba.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:03 -0700] "GET /icons/apache_pbb.gif HTTP/1.1" 304 0"}
{"Log":"192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:04 -0700] "GET /icons/apache_pbc.gif HTTP/1.1" 304 0"}
...
```



Vous créez ensuite une application Kinesis Data Analytics dans la console, avec le flux de données Kinesis comme source de streaming. Le processus de découverte lit les exemples d'enregistrements de la source de diffusion et déduit un schéma intégré à l'application avec une colonne (log), comme illustré ci-après :

![Capture d'écran de la console montrant l'onglet d'exemple de flux formaté avec le schéma intégré à l'application contenant la colonne log.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-10.png)


Ensuite, vous utilisez le code d'application avec la fonction `W3C_LOG_PARSE` pour analyser le journal et créer un autre flux intégré à l'application avec différents champs de journal dans des colonnes distinctes, comme illustré ci-après :

![Capture d'écran de la console montrant l'onglet d'analyse en temps réel avec le flux intégré à l'application.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/kinesisanalytics/latest/dev/images/log-20.png)


**Topics**
+ [Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis](#examples-transforming-strings-w3clogparse-1)
+ [Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics](#examples-transforming-strings-w3clogparse-2)

## Étape 1 : Création d’un flux de données Kinesis
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-1"></a>

Créez un flux de données Amazon Kinesis et remplissez les enregistrements de journaux comme suit :

1. [Connectez-vous à la console Kinesis AWS Management Console et ouvrez-la à https://console.aws.amazon.com l'adresse /kinesis.](https://console.aws.amazon.com/kinesis)

1. Choisissez **Data Streams (Flux de données)** dans le volet de navigation.

1. Choisissez **Create Kinesis stream (Créer un flux Kinesis)**, puis créez un flux avec une seule partition. Pour de plus amples informations, consultez [Créer un flux](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html) dans le *Guide du développeur Amazon Kinesis Data Streams*.

1. Exécutez le code Python suivant pour remplir les exemples d'enregistrements de journal. Ce code simple écrit en continu le même enregistrement de journal dans le flux.

   ```
    
   import json
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {
           "log": "192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] "
           '"GET /icons/apache_pb.gif HTTP/1.1" 304 0'
       }
   
   
   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"
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

## Étape 2 : Création d’une application Kinesis Data Analytics
<a name="examples-transforming-strings-w3clogparse-2"></a>

Créez une application Kinesis Data Analytics comme suit :

1. Ouvrez le service géré pour la console Apache Flink à l'adresse [ https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics.](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics)

1. Choisissez **Create application (Créer une application)**, saisissez un nom d'application, puis sélectionnez **Create application (Créer une application)**.

1. Sur la page de détails de l'application, choisissez **Connect streaming data (Connecter des données de diffusion)**.

1. Sur la page **Connect to source (Se connecter à la source)**, procédez comme suit :

   1. Choisissez le flux que vous avez créé dans la section précédente. 

   1. Choisissez l'option de création d'un rôle IAM.

   1. Choisissez **Discover schema (Découvrir le schéma)**. Attendez que la console affiche le schéma déduit et les exemples d'enregistrements utilisés pour déduire le schéma pour le flux intégré à l'application créé. Le schéma déduit ne comporte qu'une seule colonne.

   1. Choisissez **Save and continue (Enregistrer et continuer)**.

   

1. Sur la page de détails de l'application, choisissez **Go to SQL editor (Accéder à l'éditeur SQL)**. Pour lancer l'application, choisissez **Yes, start application (Oui, démarrer l'application)** dans la boîte de dialogue qui s'affiche.

1. Dans l'éditeur SQL, écrivez le code d'application et vérifiez les résultats comme suit :

   1. Copiez le code d'application suivant et collez-le dans l'éditeur.

      ```
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
      column1 VARCHAR(16),
      column2 VARCHAR(16),
      column3 VARCHAR(16),
      column4 VARCHAR(16),
      column5 VARCHAR(16),
      column6 VARCHAR(16),
      column7 VARCHAR(16));
      
      CREATE OR REPLACE PUMP "myPUMP" AS 
      INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
              SELECT STREAM
                  l.r.COLUMN1,
                  l.r.COLUMN2,
                  l.r.COLUMN3,
                  l.r.COLUMN4,
                  l.r.COLUMN5,
                  l.r.COLUMN6,
                  l.r.COLUMN7
              FROM (SELECT STREAM W3C_LOG_PARSE("log", 'COMMON')
                    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001") AS l(r);
      ```

   1. Choisissez **Save and run SQL (Enregistrer et exécuter SQL)**. Dans l'onglet **Real-time analytics (Analyse en temps réel)**, vous pouvez voir tous les flux intégrés à l'application que l'application a créés et vérifier les données.