Apakah Kafka Streams dan stream processing?

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** ialah pustaka untuk **stream processing** — membina aplikasi yang memproses dan mengubah data dalam topic Kafka secara masa nyata (menapis, mengubah, mengagregat, menyertai stream). Ia membolehkan pemprosesan data masa nyata terus pada Kafka.

## Apakah 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 Kafka Streams sediakan

```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)
```

## Kegunaan 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 ia penting

Memahami Kafka Streams dan stream processing adalah berharga kerana **stream processing masa nyata ialah kegunaan penting Kafka**, dan Kafka Streams ialah alat utama untuknya, jadi ia merupakan pengetahuan yang berguna untuk memproses data streaming.

Stream processing — memproses data secara berterusan apabila ia tiba secara masa nyata (berbanding batch processing data yang disimpan) — semakin penting untuk analitik masa nyata, transformasi, dan pemprosesan dipacu event, dan Kafka ialah platform semula jadi untuknya.

Memahami **apakah stream processing** (memproses, mengubah, dan menghasilkan aliran event secara berterusan dengan latensi rendah, bertindak balas terhadap event apabila ia berlaku) menjelaskan paradigma itu.

Memahami **apa yang Kafka Streams sediakan** — pustaka untuk membina aplikasi stream-processing pada Kafka, dengan operasi (map, filter, transform), pengagregatan (count, sum), windowing (time window), dan join, serta **pemprosesan stateful** (mengekalkan keadaan seperti running count dengan fault tolerance) dan **dualiti stream/table** (KStream/KTable) — merangkumi keupayaannya untuk pemprosesan masa nyata.

Satu perkara utama ialah Kafka Streams merupakan **pustaka** (berjalan dalam aplikasi anda, tidak memerlukan cluster berasingan), menjadikannya lebih ringkas untuk pemprosesan berpusatkan Kafka berbanding alternatif.

Memahami **kegunaan** (analitik masa nyata, transformasi, pengayaan, pengagregatan, pemantauan, materialized view) dan **alternatif** (Flink dan Spark Streaming untuk pemprosesan yang lebih berkuasa dengan cluster berasingan, ksqlDB untuk SQL pada stream) menjelaskan di mana Kafka Streams sesuai dan landskap stream-processing yang lebih luas.

Stream processing pada Kafka membolehkan pembinaan aplikasi data masa nyata, satu keupayaan yang semakin penting.

Memandangkan stream processing masa nyata ialah kegunaan Kafka yang penting dan semakin berkembang dan Kafka Streams ialah alat utama untuknya (pustaka yang membolehkan transformasi, pengagregatan, dan pemprosesan stateful masa nyata pada Kafka), dan memandangkan memahami stream processing dan Kafka Streams berguna untuk memproses data streaming, memahami Kafka Streams dan stream processing merupakan pengetahuan berharga yang relevan secara praktikal — berguna untuk kegunaan penting stream processing masa nyata pada Kafka, merangkumi keupayaan Kafka Streams dan paradigma stream-processing, serta relevan untuk membina aplikasi data masa nyata, satu keupayaan yang semakin penting dalam seni bina data moden.