Kafka Streams是一个用于构建实时流处理应用程序的客户端库。它允许开发人员通过定义数据流的输入和输出来处理和转换数据。在Kafka Streams中,记录在窗口化或聚合后不会自动转发到下游处理器。
窗口化是指将数据流按照时间或其他条件进行分组,并在每个窗口内进行聚合操作。聚合操作可以是计数、求和、平均值等。在窗口化/聚合后,Kafka Streams默认不会自动将结果转发到下游处理器。
这种行为是为了确保数据处理的准确性和一致性。在窗口化/聚合后,Kafka Streams提供了一种机制来访问聚合结果,开发人员可以使用KTable
或GlobalKTable
来查询和获取聚合结果。
如果需要将窗口化/聚合后的结果转发到下游处理器,可以使用to()
方法将结果发送到指定的主题或流中。这样,下游处理器就可以消费这些结果并进行进一步的处理。
总结起来,Kafka Streams记录在窗口化/聚合后不会自动转发,但可以通过使用to()
方法将结果发送到下游处理器。这样可以确保数据处理的准确性和一致性。
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