经过仔细考虑，我们决定停用适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：

1. 从 **2025年9月1日起，**我们将不再为适用于SQL应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics Data Analytics提供任何错误修复，因为鉴于即将停产，我们对其的支持将有限。

2. 从 **2025 年 10 月 15 日**起，您将无法为 SQL 应用程序创建新的 Kinesis Data Analytics。

3. 从 **2026 年 1 月 27 日**起，我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起，将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息，请参阅 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用](discontinuation.md)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 步骤 2：创建应用程序
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在此部分中，您创建一个 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序，如下所示：
+ 配置应用程序输入以将在 [步骤 1：准备](app-anomaly-prepare.md) 中创建的 Kinesis 数据流作为流式传输源。
+ 在控制台上使用 **Anomaly Detection (异常检测)** 模板。

**创建应用程序**

1. 按照 Kinesis Data Analytics **入门**练习中的步骤 1、2 和 3（请参阅 [步骤 3.1：创建应用程序](get-started-create-app.md)）。
   + 在源配置中，执行以下操作：
     + 指定您在上一部分中创建的流式传输源。
     + 在控制台推断架构后，编辑架构并将 `heartRate` 列类型设置为 `INTEGER`。

       大多数心率值是正常的，发现过程最有可能将 `TINYINT` 类型分配给此列。但有小部分值显示了高心率。如果这些较高的值不适合 `TINYINT` 类型，则 Kinesis Data Analytics 会将这些行发送到错误流。将数据类型更新为 `INTEGER`，以便能适合所有生成的心率数据。
   + 在控制台上使用 **Anomaly Detection (异常检测)** 模板。随后，您更新模板代码以提供适当的列名称。

1. 通过提供列名称来更新应用程序代码。下面显示了生成的应用程序代码 (将此代码粘贴到 SQL 编辑器中)：

   ```
   --Creates a temporary stream.
   CREATE OR REPLACE STREAM "TEMP_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   --Creates another stream for application output.	        
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
   	        "heartRate"        INTEGER,
   	        "rateType"         varchar(20),
   	        "ANOMALY_SCORE"    DOUBLE);
   
   -- Compute an anomaly score for each record in the input stream
   -- using Random Cut Forest
   CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
      INSERT INTO "TEMP_STREAM"
         SELECT STREAM "heartRate", "rateType", ANOMALY_SCORE 
         FROM TABLE(RANDOM_CUT_FOREST(
                 CURSOR(SELECT STREAM * FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001")));
   
   -- Sort records by descending anomaly score, insert into output stream
   CREATE OR REPLACE PUMP "OUTPUT_PUMP" AS 
      INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
         SELECT STREAM * FROM "TEMP_STREAM"
         ORDER BY FLOOR("TEMP_STREAM".ROWTIME TO SECOND), ANOMALY_SCORE DESC;
   ```

   

1. 运行 SQL 代码并在 Kinesis Data Analytics 控制台中检查结果：  
![\[控制台屏幕截图，显示 Real-time analytics (实时分析) 选项卡以及应用程序内部流中的结果数据。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/kinesisanalytics/latest/dev/images/anom-v2-40.png)





**下一个步骤**  
[步骤 3：配置应用程序输出](app-anomaly-create-ka-app-config-destination.md)