在QCon纽约2016大会上，Neha Narkhede在演讲“借助Apache Kafka实现大规模流处理”中介绍了Kafka Streams，这是Kafka用于处理流式数据的新特性。据Narkhede介绍，因为“无界（unbounded）”数据集随处可见，所以流处理越来越流行。那不再是一个像机器学习那样的小众问题。
Narkhede首先介绍了数据操作的基本编程范式：
请求/响应周期 批处理 流处理
然后，Narkhede提供了一个来自零售领域的流处理实例：销售和发货从根本上说是无界数据集，流处理可以有效地处理这样的数据集。销售和发货是一个事件流（“发生了什么”）和基于这些事件重新计算价格（“做些什么”）的函数是流处理器。
在考虑流处理时，Narkhede提到了开发人员如今可以选择的两个最流行的选项。第一，开发人员可以自己实现，对于简单的场景而言，这可能还说得过去，但当加入像订购、扩展性、容错性或处理历史数据这样的特性时，情况会变得非常复杂。第二，开发人员可以选择像Spark或Samza这样的解决方案，它们都是重量级的，而且一般说来是为map/reduce而设计的。但在Narkhede看来，流处理更像基于事件的微服务，而不是map/reduce，而这就是Kafka Streams的设计初衷。
Kafka Streams是一个轻量级的库，可以嵌入应用程序，而且对打包或部署没有施加任何限制。Narkhede接下来概括地介绍了如何实现流处理系统的重要功能。
因为事件日志分区，所以扩展性是自动支持的。这样，基于Kafka Streams的应用程序就可以形成集群。消费者库也会在并行数据处理方面提供帮助。 容错性也是开箱即用的。Kafka Streams集群中的节点不分主次，都是同等的节点。本地状态差不多就是一个缓存，如果一个节点宕了，则数据处理只要简单地转移到另一个节点就可以了。 有状态处理也是支持的，根据需要通过连接或窗口计算实现。在这种情况下，必要的数据会被推送到处理器，以避免远程访问。 支持使用修改后的业务逻辑对数据进行再处理，允许新消费者从偏移量0（从头）开始事件处理。
接下来，Narkhede介绍了Kafka Streams的双重性，作为实现给定特性的基本原则：从根本上讲，就是表（“状态”）和流（“状态如何变化”）的概念相结合。因此，基于Kafka Streams的应用程序可以同时具备响应性和状态。另外，同时具备这两个概念还会简化架构。
Neha Narkhede在结尾时简单地介绍了一下Kafka Connect，这是一个副项目，可以连接各种数据库、Hadoop或Elasticsearch等系统，向Kafka输入数据或从Kafka获取数据。
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