文章 2023-12-26 来自:开发者社区

Kafka Streams:深度探索实时流处理应用程序

Apache Kafka Streams 是一款强大的实时流处理库,为构建实时数据处理应用提供了灵活且高性能的解决方案。本文将深入探讨 Kafka Streams 的核心概念、详细原理,并提供更加丰富的示例代码,以帮助读者深入理解和应用这一流处理框架。 1. Kafka Streams 简介 Kafka Streams 是 Apache Kafka 生态系统中的一部分,它不仅简化了流处理应用...

Kafka Streams:深度探索实时流处理应用程序
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

【Kafka】(二十四)轻量级流计算 Kafka Streams 实践总结

文章目录一、概述1.1 Kafka Streams1.2 Kafka Streams 特点1.3 为什么要有 Kafka Streams二、Kafka Streams 数据清洗案例0)需求1)需求分析2)案例实操三、总结一、概述1.1 Kafka StreamsKafka Streams。Apache Kafka 开源项目的一个组成部分。是一个功能强大,易于使用的 库。用于在 Kafka 上构建....

【Kafka】(二十四)轻量级流计算 Kafka Streams 实践总结
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ,流式处理框架一网打尽!2

五、现有流处理框架介绍5.1 StormStorm是最老的流媒体框架,技术成熟可靠。社区也很活跃。ali还开发了jstorm,对storm进行了拓展完善。后续jstorm也融入到storm中,对于storm也是一个质的提升。比较适合于基于事件的一些简单用例场景。优点:极低的延迟,真正的流媒体,成熟和高吞吐量非常适合非复杂的流媒体用例缺点:不支持状态管理没有事件时间处理,聚合,窗口,会话,水印等高....

Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ,流式处理框架一网打尽!2
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何选择流处理框架

如今,有许多可用的开源流框架。有趣的是,几乎所有它们都是相当新的,仅在最近几年才开发出来。因此,对于新手来说,很容易混淆流框架之间的理解和区分。在本文中,我将首先大致讨论流处理的类型和方面,然后比较最受欢迎的开源流框架:Flink,SparkStreaming,Storm,KafkaStream。我将尝试(简要地)解释它们的工作原理,它们的用例,优势,局限性,异同。什么是流/流处理:流处理的最优....

Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何选择流处理框架
文章 2022-06-12 来自:开发者社区

Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ,流式处理框架一网打尽!1

文章目录一、前言二、什么是流式处理三、流式处理的重点有哪些3.1 交付保障3.2 故障容错3.3 状态管理3.4 性能3.5 成熟四、流式处理的两种类型4.1 Native流4.2 小批量处理4.3 两种类型都有一些优点和缺点五、现有流处理框架介绍5.1 Storm5.2 Spark Streaming5.3 Flink5.4 Kafka Steams5.5 Kafka Streams vs. ....

Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ,流式处理框架一网打尽!1
文章 2022-06-11 来自:开发者社区

【Kafka】(十五)流式计算 Kafka Streams 架构深入2

Kafka Stream如何解决流式系统中关键问题时间在流式数据处理中,时间是数据的一个非常重要的属性。从Kafka 0.10开始,每条记录除了Key和Value外,还增加了timestamp属性。目前Kafka Stream支持三种时间事件发生时间。事件发生的时间,包含在数据记录中。发生时间由Producer在构造ProducerRecord时指定。并且需要Broker或者Topic将mess....

文章 2022-06-11 来自:开发者社区

【Kafka】(十五)流式计算 Kafka Streams 架构深入1

Kafka Streams背景Kafka Streams是什么Kafka Streams是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。Kafka Streams的特点如下:Kafka Streams提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署除了Kaf....

文章 2022-06-10 来自:开发者社区

【Kafka】(六)Java 操作 kafka Streams

文章目录一、导入maven包二、编写第一个Streams应用程序:将一个topic写入另一个topic三、Line Split四、单行映射成多行一、导入maven包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients --> <dependency> <gro...

【Kafka】(六)Java 操作 kafka Streams
文章 2022-06-10 来自:开发者社区

【Kafka】(四)Kafka Streams 转换算子详解2

3.窗口操作micro batch(微批),时间维度数据范围的计算3.1 Tumbling(翻滚)固定大小 无重叠翻滚窗口将流元素按照固定的时间间隔,拆分成指定的窗口,窗口和窗口间元素之间没有重叠。在下图不同颜色的record表示不同的key。可以看是在时间窗口内,每个key对应一个窗口。前闭后开//===========================翻滚窗口=================....

【Kafka】(四)Kafka Streams 转换算子详解2
文章 2022-06-10 来自:开发者社区

【Kafka】(四)Kafka Streams 转换算子详解1

1.stateless transformation无状态的转换算子:流处理器不涉及状态的处理和存储1.1 branch分支 :将一个stream转换为1到多个Stream stream----->stream[]//branch 分流 KStream<String, String>[] streams = kStream.branch((k, v) ->...

【Kafka】(四)Kafka Streams 转换算子详解1

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