Kafka 流数据 SQL 引擎 -- KSQL

KSQL 是什么？

KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询

例如，有一个用户点击流的topic，和一个可持续更新的用户信息表，使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模，并把二者连接起来，之后 KSQL 会持续查询这个topic的数据流，并放入表中

KSQL 是开源的、分布式的，具有高可靠、可扩展、实时的特性

KSQL 支持强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等
KSQL 解决了什么问题？

KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛，为 Kafka 提供了简单而完善的 SQL 交互接口

之前，为了使用流处理引擎，需要熟悉一些开发语言，例如 Java, C#, Python，Kafka 的流处理引擎作为 Kafka 项目的一部分，是一个 Java 库，需要使用者有熟练的 Java 技能

相对的，KSQL 只需要使用者熟悉 SQL 即可，这使得 Kafka Stream 能够进入更广阔的应用领域，例如商业分析，熟悉 SQL 的分析人员就可以操作，而不用一定是开发人员
KSQL 的应用场景有哪些？
1. 实时监控 实时分析

CREATE TABLE error_counts AS
SELECT error_code, count(*)FROM monitoring_stream
WINDOW TUMBLING (SIZE 1 MINUTE)
WHERE type = ‘ERROR’

KSQL 可以让我们对应用产生的事件流自定义测量指标，如日志事件、数据库更新事件等等

例如在一个 web app 中，每当有新用户注册时都需要进行一些检查，如欢迎邮件是否发送了、一个新的用户记录是否创建了、信用卡是否绑定了……，这些点可能分布在多个服务中，这时可以使用 KSQL 对事件流进行统一的监控分析
2. 安全和异常检查

比如对于欺诈、入侵等非法行为，可以定义出检查模型，通过 KSQL 对实时数据流进行检测

CREATE STREAM possible_fr