Kafka Stream简介和基本运用（含案例）

目录

• 1、Kafka Stream背景
  • • 1.1 Kafka Stream的定义
    • 1.2 流式计算的概念
    • 1.3 Kafka Stream出现的原因

  • 2、Kafka Stream如何应对流式系统中的核心问题

  • • 2.1 KTable与KStream的关系
    • 2.2 时间处理机制
    • 2.3 窗口操作的实现

  • 3、Kafka Stream应用实例

  • • 3.1 案例一：将topicA的内容直接复制到topicB中（纯粹的数据迁移）

    • 3.2 案例二：对TopicA中的数据进行词频统计，并将结果写入到TopicB中

    • 3.3 示例三：每当TopicA接收到一个数值时，实时计算总和并发送至TopicB

    • 3.4 案例四：窗口处理功能的应用

    • • 3.4.1 每隔两秒输出一次过去五秒内topicA的词频统计结果，写入到TopicB中
      • 3.4.2 每隔五秒输出一次过去五秒内topicA的词频统计结果，写入到TopicB中
      • 3.4.3 对TopicA在十五秒内的词频统计结果进行汇总，写入至TopicB

    • 3.5 案例五：对TopicA中的特定字段进行扁平化处理后写入至TopicB中

    • 3.6 案例六：