KafkaStream分布式流式处理的新贵分布式流式处理的新贵-Kafka设计解析（七）设计解析（七）
本文是系列文章的第4篇，
第一篇 "Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍"
第二篇 "Kafka设计解析（二）- Kafka High Availability （上）
第三篇 Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （中）
第四篇 Kafka设计解析（四）- Kafka High Availability （下）
第五篇 Kafka设计解析（五）- Kafka Consumer设计解析
第六篇 Kafka设计解析（六）- Kafka性能测试方法及Benchmark报告
《Kafka设计解析》系列上一篇《Kafka高性能架构之道——Kafka设计解析（六）》从宏观架构到具体实现分析了Kafka实现
高性能的原理。本文介绍了Kafka Stream的架构和并发模型，同时分析了Kafka Stream如何解决流式计算的关键问题。
什么是流式计算
一般流式计算会与批量计算相比较
在流式计算模型中，输入是持续的，在时间上是无界的。这也就意味着，永远拿不到全量数据集进行计算。同时，计算结果会
持续输出，也即计算结果在时间上也是无界的。
流式计算一般对实时性要求比较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到达后将计算逻辑应用于数据之上。同时为了提高
计算效率，一般尽可能（对于可合并的计算）采用增量计算代替全量计算。
批量处理模型中，一般先有全量数据集，然后将计算逻辑应用于该全量数据集。特点是全量计算，并且计算结果一次性全量输
出，在时间上是有界的。
Kafka Stream是什么
Kafka Stream是Kafka从0.10.*引入的一个新的特性。它提供了对存于Kafka内的数据进行分布式流式处理以和分析的能力。
Kafka Stream的特点如下：
除了Kafka外，不依赖于任何外部系统
Kafka Stream是一个非常简单并且轻量级的类库，可以非常方便地将它嵌入任意Java程序中，也可以任意方式进行打包以及
部署
同时提供底层的处理单元Processor（类似于Storm提供的bolt和spout），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的
group/reduce/map）
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