Kafka Stream

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