8、流式应用程序的实现与Kafka集成

流式应用程序的实现与Kafka集成

1. 流式应用概述

在数据处理领域，除了使用Ray实现无服务器批处理应用外，实时处理数据的流式应用也至关重要。流式处理是指在数据创建后不久就对其采取行动，需在一定延迟约束内处理数据。常见的流式应用场景包括：
- 日志分析 ：通过对硬件和软件产生的日志流进行分布式处理，深入了解系统状态。
- 欺诈检测 ：实时监控金融交易，识别异常信号以阻止欺诈交易。
- 网络安全 ：监控系统交互，实时检测异常，识别安全问题并隔离威胁。
- 物流监控 ：实时跟踪汽车、卡车、车队和货物，优化路线规划。
- 物联网数据处理 ：例如收集发动机数据，在故障演变成重大问题之前进行检测。
- 推荐引擎 ：根据用户在线行为理解其兴趣，用于广告投放、产品和服务推荐等。

实现流式应用，目前有两种主要选择：
- 利用Ray生态系统提供的底层组件进行自定义实现。
- 使用外部库和工具与Ray集成实现流式处理。

2. Apache Kafka简介

Apache Kafka是实现流式应用的流行选择，它可连接数据生产者和消费者进行数据处理。

2.1 Kafka入门

若想尝试Kafka，可选择本地运行或在云端使用：
- 本地安装 ：参考其“Quickstart”指南；Mac用户