步骤 2：创建应用程序

创建应用程序

1. 按照 Kinesis Data Analytics 入门练习中的步骤 1、2 和 3 进行操作（参见步骤 3.1：创建应用程序）。

   • 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。如果这些高值不适合TINYINT类型，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。

2. 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;

3. 运行 SQL 代码并在 Kinesis Data Analytics 控制台上查看结果：