Kaj je Kafka Streams in stream processing?

Question

Accepted Answer

**Kafka Streams** je knjižnica za **stream processing** — gradnjo aplikacij, ki v realnem času obdelujejo in transformirajo podatke v Kafka temah (filtriranje, transformiranje, agregiranje, povezovanje tokov). Omogoča obdelavo podatkov v realnem času neposredno na Kafki.

## Kaj je 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
```

## Kaj Kafka Streams ponuja

```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)
```

## Uporaba in alternative

```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
```

## Zakaj je to pomembno

Razumevanje Kafka Streams in stream processinga je dragoceno, ker je **obdelava podatkov v realnem času important primerjalni primer Kafke**, in Kafka Streams je ključno orodje zanj, zato je to koristno znanje za obdelavo tokov podatkov.

Stream processing — obdelava podatkov neprekinjeno, ko jih prejemamo v realnem času (v nasprotju s paketno obdelavo shranjenih podatkov) — je vse bolj pomemben za analitiko v realnem času, transformacije in obdelavo, ki jo poganjajo dogodki, Kafka pa je naravna platforma zanj.

Razumevanje **kaj je stream processing** (neprekinjeno porabo, transformacijo in proizvajanje tokov dogodkov z nizko latenco, odzivanje na dogodke, ko se zgodijo) pojasni paradigmo.

Razumevanje **kaj Kafka Streams ponuja** — knjižnico za gradnjo aplikacij stream processinga na Kafki, z operacijami (map, filter, transform), agregacijami (count, sum), windowing (časovna okna) in povezanji, plus **stateful processing** (vzdrževanje stanja, kot so tekajoče vsote z toleranco napak) in **stream/table duality** (KStream/KTable) — pokriva njene zmožnosti za obdelavo v realnem času.

Ključna točka je, da je Kafka Streams **knjižnica** (ki se izvaja v vaši aplikaciji, brez potrebe po ločenem klastru), kar jo naredi enostavnejšo za Kafko-centrizirano obdelavo kot alternative.

Razumevanje **uporabe** (analitika v realnem času, transformacija, obogatitev, agregacije, monitoring, materializirani pogledi) in **alternativ** (Flink in Spark Streaming za zmogljivejšo obdelavo z ločenimi klastri, ksqlDB za SQL na tokih) pojasni, kam se Kafka Streams umeščata in širšo krajino stream processinga.

Stream processing na Kafki omogoča gradnjo aplikacij za obdelavo podatkov v realnem času, vse bolj pomembno zmožnost.

Ker je obdelava podatkov v realnem času v tokih important in rastočo uporabo Kafke in je Kafka Streams ključno orodje zanjo (knjižnica, ki omogoča transformacijo v realnem času, agregacijo in stateful processing na Kafki), in ker je razumevanje stream processinga in Kafka Streams koristno za obdelavo tokov podatkov, je razumevanje Kafka Streams in stream processinga dragoceno, praktično relevantno znanje — koristno za important uporabo obdelave podatkov v realnem času na Kafki, pokrivajočo zmožnosti Kafka Streams in paradigmo stream processinga, in relevantno za gradnjo aplikacij za obdelavo podatkov v realnem času, vse bolj importante zmožnosti v sodobnih podatkovnih arhitekturah.