问题描述
要了解什么是 kafka-streams，我应该知道什么是 stream-processing。当我开始在网上阅读它们时，我无法掌握全局，因为它是一个永无止境的新概念链接树。
谁能用一个简单的现实世界的例子来解释什么是stream-processing？
以及如何将其与 kafka-streams 与生产者消费者架构相关联？
谢谢。
解决方法
流处理
流处理基于无界事件流的基本概念（与我们通常在关系数据库中发现的静态有界数据集相反）。
利用无限的事件流，我们经常想用它做点什么。无限的事件流可以是来自传感器的温度读数、来自路由器的网络数据、来自电子商务系统的订单等。
假设我们想要获取这个无限的事件流，可能是来自工厂的关于正在制造的“小部件”的制造事件。
我们希望根据“小部件”的特征过滤该流，如果它是 await，则将其路由到另一个流。也许我们将用于报告的流，或驱动另一个只需要响应 red 事件的应用程序：
简而言之，这就是流处理。流处理用于执行以下操作：
- 过滤流
- 聚合（例如，一段时间内某个字段的总和，或给定窗口中的事件计数）
- 丰富（在事件流中获取值，或加入另一个流）
正如你所提到的，关于这个的文章有很多；不想给你另一个链接，我会推荐this one。
卡夫卡流
Kafka Streams 是一个流处理库，作为 Apache Kafka 的一部分提供。您可以在 Java 应用程序中使用它来进行流处理。
在上面例子的上下文中，它看起来像这样：
Kafka Streams 建立在 Kafka 生产者/消费者 API 之上，并抽象掉了一些低级复杂性。您可以在 the documentation 中了解更多信息。