Kafka Stream

最新推荐文章于 2025-06-07 13:18:57 发布
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分类专栏： Kafka 文章标签： kafka
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/difffate/article/details/53446904
本文深入探讨了流处理技术的核心概念，包括时间上连续且无界的数据流(stream)处理方式、窗口(window)机制、不同时间类型(eventtime、processingtime、ingestiontime)的应用场景，以及状态(state)管理和几种窗口类型(hoppingtimewindows、tumblingtimewindows、slidingwindows)的特点。同时，文章还介绍了KStream和KTable的概念及它们之间的连接(join)操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

stream：时间上连续、有序的、无界的数据流

stream 独立的处理
stream 做聚合/join（一段时间或者两个stream之间）

时间上连续、无界的数据集映射为有界的数据集，这种情况就叫做window

stream可以做增量操作
存储中间状态 localstate / state store

几种时间类型
event time 消息创建时间,processing time 消息处理的时间, ingestion time 消息进入kafka的时间
可以选一种时间类型，作为window的计算标准

state
in-memory state store/persistent state store
change log 存放

windows
hopping time windows (advance interval 统计的间隔时间，一条消息可能会被多次处理，比如计算每个1秒，输出过去5秒的数据)
tumbling time windows 没有交集，一次都是统计完一个区间，下次再统计完整的区间，没法做到实时刷新
sliding windows 只用于join操作

KStream 数据流，每条数据映射为一条新的记录
KTable change log 流，将相同的key，更新到同一条记录中

Join
KStream-KStream Join结果为KStream
KStream-KTable Join结果为KStream，KStream变化会增加结果，KTable更新数据也会影响结果，但是不会增加记录
KTable-KTable Join 相当于关系型的Join，结果为KTable

Stream API


 


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