慎重に検討した結果、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを中止することにしました。

1. **2025 年 9 月 1** 日以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのバグ修正は提供されません。これは、今後の廃止によりサポートが制限されるためです。

2. **2025 年 10 月 15** 日以降、新しい Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを作成することはできません。

3. **2026 年 1 月 27 日**以降、アプリケーションは削除されます。Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションを起動することも操作することもできなくなります。これ以降、Amazon Kinesis Data Analytics for SQL のサポートは終了します。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL アプリケーションのサポート終了](discontinuation.md)」を参照してください。

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# ステップ 1: 入力ストリームと出力ストリームを作成する
<a name="app-hotspots-prepare"></a>

[ホットスポット例](app-hotspots-detection.md)用の Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する前に、2 つの Kinesis データストリームを作成する必要があります。ストリームの 1 つはアプリケーションのストリーミングソースとして設定し、もう 1 つのストリームは Kinesis Data Analytics がアプリケーション出力を永続化する宛先として設定します。

**Topics**
+ [ステップ 1.1: Kinesis データストリームを作成する](#app-hotspots-create-two-streams)
+ [ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます](#app-hotspots-write-sample-records-inputstream)

## ステップ 1.1: Kinesis データストリームを作成する
<a name="app-hotspots-create-two-streams"></a>

このセクションでは、2 つの Kinesis データストリーム (`ExampleInputStream` および `ExampleOutputStream`) を作成します。

コンソールまたは AWS CLIを使用してこれらのデータストリームを作成します。
+ コンソールを使用してデータストリームを作成するには

  1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) で Kinesis コンソールを開きます。

  1. ナビゲーションペインで、[**データストリーム**] を選択します。

  1. [**Kinesis ストリームの作成**] を選択し、`ExampleInputStream` という名前の 1 つのシャードを持つストリームを作成します。

  1. 前のステップを繰り返し、`ExampleOutputStream` という名前の 1 つのシャードを持つストリームを作成します。
+  AWS CLIを使用してデータストリームを作成するには
  + 次の Kinesis `create-stream` AWS CLI コマンドを使用してストリーム (`ExampleInputStream` および `ExampleOutputStream`) を作成します。アプリケーションが出力の書き込みに使用する 2 つめのストリームを作成するには、ストリーム名を `ExampleOutputStream` に変更して同じコマンドを実行します。

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

## ステップ 1.2: 入力ストリームにサンプルレコードを書き込みます
<a name="app-hotspots-write-sample-records-inputstream"></a>

このステップでは、Python コードを実行してサンプルレコードを連続生成し、`ExampleInputStream` ストリームに書き込みます。

```
{"x": 7.921782426109737, "y": 8.746265312709893, "is_hot": "N"}
{"x": 0.722248626580026, "y": 4.648868803193405, "is_hot": "Y"}
```

1. Python および `pip` をインストールします。

   Python のインストールについては、[Python](https://www.python.org/) ウェブサイトをご覧ください。

   pip を使用して依存関係をインストールできます。pip のインストールについては、pip ウェブサイトの「[Installation](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)」を参照してください。

1. 以下の Python コードを実行します。このコードは以下の処理を実行します。
   + 潜在的なホットスポットを (X、Y) 平面のどこかに生成します。
   + ホットスポットごとに 1000 ポイントのセットを生成します。これらのポイントのうち、20 パーセントがホットスポットの周囲にクラスター化されています。残りはスペース全体でランダムに生成されます。
   + `put-record` コマンドは、ストリームに JSON レコードを書き込みます。
**重要**  
このファイルには AWS 認証情報が含まれているため、このファイルをウェブサーバーにアップロードしないでください。

   ```
    
   import json
   from pprint import pprint
   import random
   import time
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_hotspot(field, spot_size):
       hotspot = {
           "left": field["left"] + random.random() * (field["width"] - spot_size),
           "width": spot_size,
           "top": field["top"] + random.random() * (field["height"] - spot_size),
           "height": spot_size,
       }
       return hotspot
   
   
   def get_record(field, hotspot, hotspot_weight):
       rectangle = hotspot if random.random() < hotspot_weight else field
       point = {
           "x": rectangle["left"] + random.random() * rectangle["width"],
           "y": rectangle["top"] + random.random() * rectangle["height"],
           "is_hot": "Y" if rectangle is hotspot else "N",
       }
       return {"Data": json.dumps(point), "PartitionKey": "partition_key"}
   
   
   def generate(
       stream_name, field, hotspot_size, hotspot_weight, batch_size, kinesis_client
   ):
       """
       Generates points used as input to a hotspot detection algorithm.
       With probability hotspot_weight (20%), a point is drawn from the hotspot;
       otherwise, it is drawn from the base field. The location of the hotspot
       changes for every 1000 points generated.
       """
       points_generated = 0
       hotspot = None
       while True:
           if points_generated % 1000 == 0:
               hotspot = get_hotspot(field, hotspot_size)
           records = [
               get_record(field, hotspot, hotspot_weight) for _ in range(batch_size)
           ]
           points_generated += len(records)
           pprint(records)
           kinesis_client.put_records(StreamName=stream_name, Records=records)
   
           time.sleep(0.1)
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(
           stream_name=STREAM_NAME,
           field={"left": 0, "width": 10, "top": 0, "height": 10},
           hotspot_size=1,
           hotspot_weight=0.2,
           batch_size=10,
           kinesis_client=boto3.client("kinesis"),
       )
   ```



**次のステップ**  
[ステップ 2: Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成する](app-hotspot-create-app.md)