Apa itu Kafka Streams dan stream processing?

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** adalah library untuk **stream processing** — membangun aplikasi yang memproses dan mentransformasi data dalam topik Kafka secara real time (filtering, transformasi, agregasi, penggabungan stream). Library ini memungkinkan pemrosesan data real time langsung di Kafka.

## Apa itu stream processing

```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
```

## Apa yang disediakan 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)
```

## Penggunaan dan alternatif

```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
```

## Mengapa ini penting

Memahami Kafka Streams dan stream processing sangat berharga karena **stream processing real time adalah penggunaan penting dari Kafka**, dan Kafka Streams adalah tools utama untuk itu, sehingga ini adalah pengetahuan yang berguna untuk memproses data streaming.

Stream processing — memproses data secara berkelanjutan saat tiba dalam real time (berbeda dengan batch processing data yang disimpan) — semakin penting untuk analitik real time, transformasi, dan pemrosesan berbasis event, dan Kafka adalah platform alami untuk itu.

Memahami **apa itu stream processing** (mengkonsumsi, mentransformasi, dan memproduksi event stream secara berkelanjutan dengan latency rendah, bereaksi terhadap event saat terjadi) memperjelas paradigma tersebut.

Memahami **apa yang disediakan Kafka Streams** — library untuk membangun aplikasi stream processing di Kafka, dengan operasi (map, filter, transform), agregasi (count, sum), windowing (time windows), dan join, ditambah **stateful processing** (mempertahankan state seperti running counts dengan fault tolerance) dan **stream/table duality** (KStream/KTable) — mencakup kemampuannya untuk pemrosesan real time.

Poin penting adalah bahwa Kafka Streams adalah **library** (berjalan dalam aplikasi Anda, tidak memerlukan cluster terpisah), membuatnya lebih sederhana untuk pemrosesan berbasis Kafka dibandingkan alternatif.

Memahami **penggunaan** (analitik real time, transformasi, enrichment, agregasi, monitoring, materialized views) dan **alternatif** (Flink dan Spark Streaming untuk pemrosesan yang lebih powerful dengan cluster terpisah, ksqlDB untuk SQL di stream) memperjelas di mana Kafka Streams cocok dan lanskap stream processing yang lebih luas.

Stream processing di Kafka memungkinkan pembangunan aplikasi data real time, kemampuan yang semakin penting.

Karena stream processing real time adalah penggunaan penting dan terus berkembang dari Kafka dan Kafka Streams adalah tools utama untuk itu (library yang memungkinkan transformasi, agregasi, dan pemrosesan stateful real time di Kafka), dan karena memahami stream processing dan Kafka Streams berguna untuk memproses data streaming, memahami Kafka Streams dan stream processing adalah pengetahuan yang berharga dan relevan secara praktis — berguna untuk penggunaan penting stream processing real time di Kafka, mencakup kemampuan Kafka Streams dan paradigma stream processing, dan relevan untuk membangun aplikasi data real time, kemampuan yang semakin penting dalam arsitektur data modern.