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Kinesis Data AnalyticsをKinesis Data Streamsに接続してSQL検索する

2021/08/11 2021/08/11

Amazon Kinesis Data StreamsにTwitter検索データを送信するで収集しているツイートをKinesis Data AnalyticsでSQL検索してみます。

目次

Kinesis Data Analyticsアプリケーションの作成

アプリケーションの名前を決めて検索方法をSQLにしました。

Kinesis Data Streamsに接続

[ストリーミングデータを接続]を押下しました。

作成済のKinesis Data Streamを選択しました。

スキーマを検出を実行しました。

検出できました。

SQLを実行

[Go to SQL editor]ボタンを押下しました。

アプリケーション開始のメッセージが表示されるので、[Yes, start application]を押下しました。

テンプレートにサンプルコードがあったのでこれを少し変えました。

-- Create output stream, which can be used to send to a destination
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" 
("text" VARCHAR(256),"source" VARCHAR(256), "user_screen_name" VARCHAR(256),"user_name" VARCHAR(256), "user_followers_count" INTEGER);
-- Create pump to insert into output 
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
-- Select all columns from source stream
SELECT STREAM "text", "source", "user_screen_name", "user_name", "user_followers_count"
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
-- LIKE compares a string to a string pattern (_ matches all char, % matches substring)
-- SIMILAR TO compares string to a regex, may use ESCAPE
WHERE "text" SIMILAR TO '%合格%';

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-- Create output stream, which can be used to send to a destination

CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM"

("text" VARCHAR(256),"source" VARCHAR(256), "user_screen_name" VARCHAR(256),"user_name" VARCHAR(256), "user_followers_count" INTEGER);

-- Create pump to insert into output

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"

-- Select all columns from source stream

SELECT STREAM "text", "source", "user_screen_name", "user_name", "user_followers_count"

FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"

-- LIKE compares a string to a string pattern (_ matches all char, % matches substring)

-- SIMILAR TO compares string to a regex, may use ESCAPE

WHERE "text" SIMILAR TO '%合格%';

そして、再度Twitterからデータを取得してKinesis Data Streamに流してみました。
合格の嬉しい声がたくさん検索されてDESTINATION_SQL_STREAMにINSERTされました。

Twitterの高度検索が思い通りにいかないなあという場合は、Twitterをシンプルに検索した結果をKinesisに流して、Analyticsで検索するのもありですね。

次回はこの結果をKinesis Data FirehoseからS3バケットに保存します。

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

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開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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