Kafka Streams und ksqlDB beherrschen

Kapitel 3. Zustandslose Verarbeitung

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Die einfachste Form der Stream-Verarbeitung benötigt keinen Speicher für zuvor gesehene Ereignisse. Jedes Ereignis wird konsumiert, verarbeitet¹ und anschließend vergessen. Dieses Paradigma wird zustandslose Verarbeitung genannt, und Kafka Streams enthält eine Vielzahl von Operatoren für die zustandslose Verarbeitung von Daten.

In diesem Kapitel erkunden wir die zustandslosen Operatoren, die in Kafka Streams enthalten sind. Dabei werden wir sehen, wie einige der häufigsten Stream-Verarbeitungsaufgaben mit Leichtigkeit bewältigt werden können. Zu den Themen, die wir untersuchen werden, gehören:

• Datensätze filtern

• Hinzufügen und Entfernen von Feldern

• Datensätze neu eingeben

• Verzweigte Bäche

• Zusammenführen von Strömen

• Umwandlung von Datensätzen in einen oder mehrere Outputs

• Datensätze anreichern, einer nach dem anderen

Wir werden diese Konzepte mit Hilfe eines Tutorials einführen. Konkret werden wir Daten über Kryptowährungen von Twitter streamen und einige zustandslose Operatoren anwenden, um die Rohdaten in etwas Sinnvolles umzuwandeln: Investitionssignale. Am Ende dieses Kapitels wirst du wissen, wie du zustandslose Operatoren in Kafka Streams verwenden kannst, um Rohdaten anzureichern und umzuwandeln, was dich auf die fortgeschritteneren Konzepte vorbereitet, die wir in späteren Kapiteln erkunden ...