实时流式计算

实时流式计算
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，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，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较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。

Kafka Stream

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。
Kafka Stream的特点如下：
- Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署
- 除了Kafka外，无任何外部依赖
- 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证
- 通过可容错的state store实现高效的状态操作（如windowed join和aggregation）
- 支持正好一次处理语义
- 提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟
- 支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）
- 同时提供底层的处理原语Processor（类似于Storm的spout和bolt），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的map/group/reduce）