В мире обработки данных в реальном времени и событийно-ориентированных архитектур технологии потоковой передачи, такие как Kafka Streams, приобрели огромную популярность. Однако с их ростом популярности возникли и некоторые заблуждения и недопонимания. В этой статье блога мы развенчаем распространенные заблуждения о потоковой передаче и Kafka Streams, а также рассмотрим несколько эффективных методов использования их возможностей.

Заблуждение 1: потоковая передача — это то же самое, что пакетная обработка

Вопреки распространенному мнению, потоковая передача — это не то же самое, что пакетная обработка. В то время как пакетная обработка работает со статическими наборами данных, потоковая обработка имеет дело с непрерывными потоками данных в реальном времени. Приложения потоковой передачи обрабатывают данные по мере их поступления, обеспечивая аналитику в реальном времени, рабочие процессы на основе событий и мгновенное принятие решений на основе данных.

Заблуждение 2: Kafka Streams предназначен только для Kafka

Еще одно распространенное заблуждение заключается в том, что Kafka Streams можно использовать только с Kafka. Хотя Kafka Streams — это библиотека, специально разработанная для создания приложений потоковой обработки поверх Kafka, она также может интегрироваться с другими платформами потоковой передачи, такими как Apache Flink, Apache Samza и другими. Универсальность Kafka Streams позволяет использовать его мощные функции в различных средах потоковой передачи.

Мощные методы потоковой передачи и потоков Kafka:

1. Обработка данных в реальном времени с помощью Kafka Streams:

Kafka Streams предоставляет высокоуровневый API для создания приложений обработки данных в реальном времени. Определив темы ввода и вывода, вы можете создавать конвейеры данных, которые преобразуют, фильтруют и агрегируют данные в режиме реального времени. Вот пример простого приложения Kafka Streams, которое подсчитывает появление слов в потоке:

KStream<String, String> inputStream = builder.stream("input-topic");
KTable<String, Long> wordCounts = inputStream
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
    .groupBy((key, word) -> word)
    .count();
wordCounts.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

2. Оконные агрегаты:

Kafka Streams поддерживает оконные агрегации, которые позволяют выполнять вычисления в течение фиксированных интервалов времени или сегментов фиксированного размера потока данных. Это особенно полезно для анализа данных в определенных временных окнах или создания расчетов на основе скользящего окна. Вот пример оконной агрегации, которая вычисляет сумму значений в течение 5-минутного окна:

KTable<Windowed<String>, Double> windowedAggregation = inputStream
    .groupByKey()
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5)))
    .aggregate(
        () -> 0.0,
        (key, value, aggregate) -> aggregate + value,
        Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
    );

3. Объединения таблиц потоков:

Kafka Streams позволяет выполнять соединения таблиц потоков, позволяя комбинировать потоки данных в реальном времени со статическими справочными данными, хранящимися в темах Kafka или внешних базах данных. Это полезно для обогащения потоковых данных дополнительной информацией или выполнения динамического поиска. Вот пример соединения таблицы потоков с использованием Kafka Streams:

KStream<String, String> stream = builder.stream("stream-topic");
KTable<String, String> table = builder.table("table-topic");
KStream<String, String> joinedStream = stream
    .leftJoin(table, (streamValue, tableValue) -> streamValue + "-" + tableValue);
joinedStream.to("output-topic");

Streaming и Kafka Streams предлагают мощные возможности для обработки данных в реальном времени и архитектуры, управляемой событиями. Развенчивая распространенные заблуждения и исследуя различные методы, мы подчеркнули универсальность и гибкость этих технологий. Будь то обработка данных в реальном времени, оконная агрегация или объединение таблиц потоков, Kafka Streams предоставляет надежную платформу для создания масштабируемых и надежных потоковых приложений.