ما هو Kafka Streams ومعالجة البيانات الجارية؟

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** هي مكتبة **لمعالجة البيانات الجارية** — بناء تطبيقات تعالج وتحول البيانات في مواضيع Kafka في الوقت الفعلي (التصفية والتحويل والتجميع وربط التدفقات). يمكّن معالجة البيانات في الوقت الفعلي مباشرة على Kafka.

## ما هي معالجة البيانات الجارية

```text
STREAM PROCESSING → process data CONTINUOUSLY as it arrives (in real time), vs batch
(processing stored data periodically):
  → consume events from topics, transform/analyze them, produce results (often to other topics)
  → real-time: react to and process events as they happen (low latency)
→ for: real-time analytics, transformations, monitoring, enrichment, aggregations
```

## ما توفره Kafka Streams

```text
KAFKA STREAMS = a Java/Scala LIBRARY for building stream-processing apps on Kafka:
  → read from topics, process, write to topics (a processing topology)
  → OPERATIONS: map, filter, transform; aggregations (count, sum); windowing (time windows);
    JOINS (join streams/tables)
  → STATEFUL processing → maintain state (e.g. running counts) with fault tolerance
  → STREAMS vs TABLES → a stream (events) and a table (state/changelog) duality (KStream/KTable)
  → it's a library (runs in your app) — no separate cluster needed (vs Flink/Spark)
```

## الاستخدامات والبدائل

```text
USES → real-time analytics, data transformation/enrichment, aggregations, monitoring,
  event-driven processing, materialized views
ALTERNATIVES → Apache FLINK, Spark Streaming (more powerful, separate clusters);
  ksqlDB (SQL on Kafka streams)
→ Kafka Streams: simple (a library), good for Kafka-centric processing
```

## لماذا يهم هذا

فهم Kafka Streams ومعالجة البيانات الجارية ذو قيمة لأن **معالجة البيانات الجارية في الوقت الفعلي هي استخدام مهم لـ Kafka**، و Kafka Streams هي أداة رئيسية لها، لذا فإن هذا المعرفة مفيدة لمعالجة البيانات المتدفقة.

معالجة البيانات الجارية — معالجة البيانات بشكل مستمر عند وصولها في الوقت الفعلي (بخلاف معالجة دفعات البيانات المخزنة) — أصبحت ذات أهمية متزايدة لتحليل البيانات في الوقت الفعلي والتحويلات ومعالجة الأحداث المدفوعة بالأحداث، و Kafka هي منصة طبيعية لها.

فهم **ما هي معالجة البيانات الجارية** (استهلاك مستمر وتحويل وإنتاج تدفقات الأحداث بزمن كمون منخفض، الاستجابة للأحداث أثناء حدوثها) يوضح نموذج المعالجة.

فهم **ما توفره Kafka Streams** — مكتبة لبناء تطبيقات معالجة البيانات الجارية على Kafka، مع العمليات (map وfilter وtransform) والتجميعات (العد والمجموع) والنوافذ الزمنية (time windows) والربط، بالإضافة إلى **المعالجة الحالتية** (الحفاظ على الحالة مثل العدادات الجارية مع تحمل الأعطال) و**الازدواجية بين التدفق والجدول** (KStream/KTable) — يغطي إمكانياتها لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.

النقطة الأساسية هي أن Kafka Streams هي **مكتبة** (تعمل في تطبيقك، لا تحتاج إلى عنقود منفصل)، مما يجعلها أبسط لمعالجة البيانات الموجهة نحو Kafka من البدائل.

فهم **الاستخدامات** (تحليل البيانات في الوقت الفعلي والتحويل والإثراء والتجميعات والمراقبة والجداول المتجسدة) و**البدائل** (Flink و Spark Streaming لمعالجة أقوى مع عناقيد منفصلة، ksqlDB للـ SQL على التدفقات) يوضح مكان Kafka Streams وشكل المشهد الأوسع لمعالجة البيانات الجارية.

معالجة البيانات الجارية على Kafka تمكّن من بناء تطبيقات بيانات في الوقت الفعلي، وهي قدرة ذات أهمية متزايدة.

بما أن معالجة البيانات الجارية في الوقت الفعلي هي استخدام مهم ومتنام لـ Kafka و Kafka Streams هي أداة رئيسية لها (مكتبة تمكّن التحويل في الوقت الفعلي والتجميع والمعالجة الحالتية على Kafka)، وبما أن فهم معالجة البيانات الجارية و Kafka Streams مفيد لمعالجة البيانات المتدفقة، فإن فهم Kafka Streams ومعالجة البيانات الجارية معرفة قيمة وعملية — مفيدة للاستخدام المهم لمعالجة البيانات الجارية في الوقت الفعلي على Kafka، وتغطي إمكانيات Kafka Streams ونموذج معالجة البيانات الجارية، وذات صلة ببناء تطبيقات البيانات في الوقت الفعلي، وهي قدرة متزايدة الأهمية في معمارية البيانات الحديثة.