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Kafka Stream 流处理设计概述
Kafka 流处理是指使用 Kafka 及其生态系统中的组件来处理实时数据流。Kafka Streams 是 Kafka 官方
提供的流处理库，它简化了构建流处理应用程序的过程，并与 Kafka 无缝集成。以下是 Kafka 流处理的设
计原理和相关概念。
1. Kafka 流处理基本概念
1.1 流（Stream）
流是一个不可变数据记录的无界序列。每个记录都有一个键、一个值和一个时间戳。
1.2 表（Table）
表表示一个可变的状态视图，它是一个键值对集合，键是唯一的。表可以从流中构建，并可以被查询和更新。
1.3 拓扑（Topology）
拓扑是一个数据处理的有向无环图（DAG），定义了数据如何从源节点流向终端节点。每个节点表示一个流处理步骤，
如过滤、映射、聚合等。
2. Kafka Streams 设计原理
2.1 无缝集成
Kafka Streams 是一个轻量级的 Java 库，与 Kafka 无缝集成，利用 Kafka 的高吞吐量、分布式、容错的特点进
行流处理。
2.2 分布式处理
Kafka Streams 自动管理分布式处理，应用程序可以在多个实例上运行，每个实例处理不同的分区。这使得流处理应用
程序可以水平扩展，处理大量数据。
2.3 状态存储
Kafka Streams 支持有状态处理，允许在处理过程中保存中间状态。状态存储可以保存在内存中或使用 RocksDB 持久化
存储。此外，Kafka Streams 可以将状态存储在 Kafka 中，实现故障恢复和再平衡。
2.4 事件时间处理
Kafka Streams 支持事件时间处理，能够按照事件发生的时间顺序处理数据，而不仅仅是数据到达的时间。这对于处理有时
间依赖的流处理任务（如窗口操作）非常重要。
3. Kafka Streams 核心 API
Kafka Streams 提供了高层次的 DSL（Domain-Specific Language）API 和较低层次的 Processor API。以下是一些常
用的操作：
3.1 高层次 DSL API
- 流转换：对流进行过滤、映射、分组等操作。
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
KStream<String, String> transformed = source.filter((key, value) -> value.length() > 5).mapValues