Kafka Stream

最新推荐文章于 2024-09-25 08:42:22 发布
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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。
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


 


Kafka（十二）Streams
yunyun1886358的专栏
04-28 2326
Kafka因其可靠的消息传递能力，被很多流式处理系统作为唯一可靠的数据来源。常见的流式处理系统有：从0.10.0版本开始，Kafka提供了一个强大的流式处理开发库：Kafka Streams。有了它，开发人员可以直接在程序中进行流式处理，无需再引入上述的外部处理框架。下面一起来进入Streams的世界。我们知道Kafka Streams是用来做流式处理的，那么首先要理解什么是流式处理。 首先，流式处理是一种编程范式，是指实时地处理一个或多个事件流/数据流。首先来比较以下三种常用的编程范式：那么事件流/数据流
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11-23
kafka stream in action 大数据流式处理 很不错的进阶书籍
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赵四司机的博客
08-01 2025
主要介绍流式计算的概念、应用场景以及如何利用Kafka Stream实现流式计算。
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05-11
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getBinary的博客
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Kafka StreamingKafka Streaming简介简单案例窗口 Kafka Streaming简介 官方文档：https://kafka.apache.org/20/documentation/streams/ Kafka Streaming是基于Kafka的轻量级实时处理API，可以从一个topic中接收数据，进行简单处理后，导入另外一个topic中 Kafka Streaming最简单的拓扑结构： 从一个topic中读取数据，经过处理操作后，写入到另一个topic中 读取数据后，可以获得
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【Kafka】Kafka Stream简单使用
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kafkastream监听这个topic，每10秒进行一次流式处理，将。字符串分割，并统计每个单词出现的次数。先看下简单的kafkaStream测试。接收到消息并将多条消息进行了统一处理。来生产消息，约10秒后，看到。，发送消息到kafka中的。的topic，消费消息。）启动docker中的。消息，topic均为。应用程序，运行之前的。
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03-11 1824
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本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作...
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Kafka Stream是一个用于处理实时数据流的库。它可以从Kafka数据源中读取数据，并进行流式计算和处理。 Kafka Stream的架构包括以下几个部分：整体架构、Processor Topology、并行模型、KTable和KStream、以及状态存储。整体架构描述了Kafka Stream的工作原理和组件之间的关系。Processor Topology定义了数据流的处理逻辑和操作流程。并行模型允许Kafka Stream根据需要调整并行度，以适应不同的处理需求。KTable和KStream是Kafka Stream中两个重要的数据结构，分别用于表示实时数据流和实时表。状态存储用于存储和管理处理过程中产生的中间状态和结果。 Kafka Stream解决了流式系统中的几个关键问题：时间、窗口、Join、聚合与乱序处理以及容错。通过对时间的处理，Kafka Stream可以支持实时数据处理和窗口计算。窗口可以用来对数据进行分组和聚合。Kafka Stream还支持对不同数据流进行Join操作，并处理数据流中的乱序问题。同时，Kafka Stream具备容错能力，可以在发生故障时进行恢复和重试。 总体来说，Kafka Stream是一个强大的工具，可以实现实时数据流处理和计算。它的灵活架构、丰富的功能和可靠的容错机制使得它在流式系统中广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Kafka Stream](https://blog.youkuaiyun.com/zmzdmx/article/details/111301707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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