kafkaStream

Kafka Stream是一种流处理框架，它可以从Kafka中读取数据并进行实时处理。Kafka Stream的数据源只能是Kafka，但处理结果并不一定要输出到Kafka。在使用Kafka Stream时，需要实例化KStream和KTable，并指定相应的Topic。例如，可以使用以下代码实例化KStream和KTable：

KStream<String, String> stream = builder.stream("words-stream");
KTable<String, String> table = builder.table("words-table", "words-store"). \[1\]

如果你想了解更多关于Kafka Stream的知识，可以参考这篇博客：https://www.cnblogs.com/warehouse/p/9521382.html \[2\] 这篇博客介绍了Kafka Stream的背景、架构、解决流式系统中的关键问题等内容。你可以从中获取更详细的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Kafka Stream](https://blog.csdn.net/zmzdmx/article/details/111301707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Kafka Stream简介及基本运用(含案例)](https://blog.csdn.net/weixin_48185778/article/details/111321994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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