消息队列Kafka版的流计算处理是怎样的？
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在很多领域，如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等场景下，由于数据产生快、实时性强且量大，很难统一采集这些数据并将其入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。与传统架构不同，消息队列Kafka版以及Storm、Samza、Spark等流计算引擎的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题，流计算模型能实现在数据流动的过程中对数据进行实时地捕捉和处理，并根据业务需求进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。使用消息队列Kafka在业务解耦的基础上增加了海量的消息堆积能力，使得数据的采集与消费能力可以不一致，极大的增加了系统的稳定性。
以上内容摘自《企业级云原生白皮书项目实战》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7774可下载完整版
2022-10-17 17:43:25赞同 展开评论
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涵盖 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、MQTT、轻量消息队列(原MNS) 的消息队列产品体系，全系列产品 Serverless 化。RocketMQ 中文社区：https://rocketmq-learning.com/
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