Capítulo 4. Procesamiento por estados
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En el capítulo anterior, aprendimos a realizar transformaciones sin estado de flujos de registros utilizando la abstracción KStream y un rico conjunto de operadores sin estado que están disponibles en Kafka Streams. Puesto que las transformaciones sin estado no requieren ninguna memoria de los eventos vistos previamente, son fáciles de razonar y utilizar. Tratamos cada evento como un hecho inmutable y lo procesamos independientemente de otros eventos.
Sin embargo, Kafka Streams también nos ofrece la posibilidad de capturar y recordar información sobre los eventos que consumimos. La información capturada, o estado, nos permite realizar operaciones de procesamiento de flujos más avanzadas, como unir y agregar datos. En este capítulo exploraremos en detalle el procesamiento de flujos con estado. Algunos de los temas que trataremos son:
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Las ventajas del procesamiento de flujos con estado
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Las diferencias entre hechos y comportamientos
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¿Qué tipos de operadores con estado están disponibles en Kafka Streams?
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Cómo se captura y consulta el estado en Kafka Streams
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Cómo puede utilizarse la abstracción
KTablepara representar el estado local particionado -
Cómo puede utilizarse la abstracción
GlobalKTablepara representar el estado global replicado -
Cómo realizar operaciones con estado, incluyendo unir y agregar datos
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Cómo utilizar ...