Wat is Kafka Streams en stream processing?

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** is een bibliotheek voor **stream processing** — het bouwen van applicaties die gegevens in Kafka-onderwerpen in real time verwerken en transformeren (filteren, transformeren, aggregeren, streams samenvoegen). Het maakt real-time gegevensverwerking mogelijk rechtstreeks op Kafka.

## Wat stream processing is

```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
```

## Wat Kafka Streams biedt

```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)
```

## Toepassingen en alternatieven

```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
```

## Waarom het belangrijk is

Begrip van Kafka Streams en stream processing is waardevol omdat **real-time stream processing een belangrijk gebruik van Kafka is**, en Kafka Streams is een sleutelgereedschap ervoor, dus het is nuttige kennis voor het verwerken van streaming-gegevens.

Stream processing — het verwerken van gegevens continu wanneer deze in real time binnenkomen (in tegenstelling tot batchverwerking van opgeslagen gegevens) — wordt steeds belangrijker voor real-time analytics, transformaties en event-driven processing, en Kafka is een natuurlijk platform ervoor.

Begrip van **wat stream processing is** (continu consumeren, transformeren en produceren van event streams met lage latentie, reageren op events terwijl ze plaatsvinden) verduidelijkt het paradigma.

Begrip van **wat Kafka Streams biedt** — een bibliotheek voor het bouwen van stream-processing-apps op Kafka, met bewerkingen (map, filter, transform), aggregaties (count, sum), windowing (tijd-windows), en joins, plus **stateful processing** (het onderhouden van state zoals lopende tellingen met fouttoleratie) en de **stream/table duality** (KStream/KTable) — bestrijkt de mogelijkheden ervan voor real-time verwerking.

Een belangrijk punt is dat Kafka Streams een **bibliotheek** is (draaiend in uw applicatie, zonder aparte cluster nodig), waardoor het eenvoudiger is voor Kafka-gerichte verwerking dan alternatieven.

Begrip van de **toepassingen** (real-time analytics, transformatie, verrijking, aggregaties, monitoring, gerealiseerde views) en **alternatieven** (Flink en Spark Streaming voor krachtigere verwerking met aparte clusters, ksqlDB voor SQL op streams) verduidelijkt waar Kafka Streams past en het bredere stream-processing-landschap.

Stream processing op Kafka maakt het mogelijk om real-time dataapplicaties te bouwen, een steeds belangrijkere mogelijkheid.

Aangezien real-time stream processing een belangrijk, groeiend gebruik van Kafka is en Kafka Streams een sleutelgereedschap ervoor is (een bibliotheek die real-time transformatie, aggregatie en stateful processing op Kafka mogelijk maakt), en aangezien het begrip van stream processing en Kafka Streams nuttig is voor het verwerken van streaming-gegevens, is het begrijpen van Kafka Streams en stream processing waardevol, praktisch-relevant kennis — nuttig voor het belangrijke gebruik van real-time stream processing op Kafka, bestrijkend Kafka Streams' mogelijkheden en het stream-processing-paradigma, en relevant voor het bouwen van real-time dataapplicaties, een steeds belangrijkere mogelijkheid in moderne data-architecturen.