为什么应该使用 KStream 或 KTable？

Question

我读了，但我无法理解太多。我读到可以使用 KTable 代替日志压缩。或者它还有更多功能。然而，我在这方面找不到一个很好的例子。我也无法在解释工作逻辑的良好来源中看到它。你能解释一下 ktable 和 kstream 的一个很好的例子吗？我能做什么？

Answer 1

我读到可以使用 KTable 代替日志压缩

KTable 依赖于压缩状态存储主题。它们不是排他性的选择

或者它还有更多功能

那么，为什么要使用缓存或哈希图呢？同样的答案也适用于 KTable。额外的功能是它可以在应用程序的多个实例之间共享和分发

您可以对“流表对偶性”进行更多研究。

ktable 和 kstream 的示例以及我能做什么？

KStream 是主题中所有事件或经过筛选的事件子集的审核日志。很难快速挑选出任何给定的事件

KTable 保存流中最新的键控事件，并允许快速键查找

计数器是最简单的例子；您有一系列事件（例如，主题标签中的单词）

#kafka is great
working with #kafka today
#streaming all the things

所以，这就是流。然后，您需要将此流消费到聚合表中，解析并计算主题标签，从而生成键值对

(kafka, 2)
(streaming, 1)

但是，如果您要在第一个事件之后立即查询表（在表消耗剩余事件之前），您只会看到(kafka, 1).