O que é Kafka Streams e processamento de stream?

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** é uma biblioteca para **processamento de stream** — construir aplicações que processam e transformam dados em tópicos Kafka em tempo real (filtragem, transformação, agregação, junção de streams). Ela habilita processamento de dados em tempo real diretamente no Kafka.

## O que é processamento de stream

```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
```

## O que Kafka Streams fornece

```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)
```

## Usos e alternativas

```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
```

## Por que isso importa

Compreender Kafka Streams e processamento de stream é valioso porque **processamento de stream em tempo real é um uso importante do Kafka**, e Kafka Streams é uma ferramenta-chave para isso, então é um conhecimento útil para processar dados em streaming.

Processamento de stream — processar dados continuamente conforme chegam em tempo real (versus processamento em lote de dados armazenados) — é cada vez mais importante para análise em tempo real, transformações e processamento orientado a eventos, e Kafka é uma plataforma natural para isso.

Compreender **o que é processamento de stream** (consumir continuamente, transformar e produzir fluxos de eventos com baixa latência, reagindo a eventos conforme ocorrem) esclarece o paradigma.

Compreender **o que Kafka Streams fornece** — uma biblioteca para construir aplicações de processamento de stream no Kafka, com operações (map, filter, transform), agregações (count, sum), janelamento (time windows) e junções, além de **processamento com estado** (manter estado como contadores contínuos com tolerância a falhas) e **dualidade stream/table** (KStream/KTable) — cobre suas capacidades para processamento em tempo real.

Um ponto-chave é que Kafka Streams é uma **biblioteca** (executada em sua aplicação, não precisando de um cluster separado), tornando-a mais simples para processamento centrado em Kafka do que alternativas.

Compreender os **usos** (análise em tempo real, transformação, enriquecimento, agregações, monitoramento, visualizações materializadas) e **alternativas** (Flink e Spark Streaming para processamento mais poderoso com clusters separados, ksqlDB para SQL em streams) esclarece onde Kafka Streams se encaixa e a paisagem mais ampla de processamento de stream.

Processamento de stream no Kafka habilita construir aplicações de dados em tempo real, uma capacidade cada vez mais importante.

Como processamento de stream em tempo real é um uso importante e crescente do Kafka e Kafka Streams é uma ferramenta-chave para isso (uma biblioteca habilitando transformação em tempo real, agregação e processamento com estado no Kafka), e como compreender processamento de stream e Kafka Streams é útil para processar dados em streaming, compreender Kafka Streams e processamento de stream é um conhecimento valioso e praticamente relevante — útil para o uso importante de processamento de stream em tempo real no Kafka, cobrindo capacidades de Kafka Streams e o paradigma de processamento de stream, e relevante para construir aplicações de dados em tempo real, uma capacidade cada vez mais importante em arquiteturas de dados modernas.