Apache Kafka和Kinesis之间的区别
Apache Kafka和Kinesis都是软件工具，用于实时处理数据流。Apache kafka是由link-in开发的，它是用Scala和Java编写的。Kinesis由亚马逊开发和管理。它只能用作服务。
根据亚马逊文档-
Amazon Kinesis Data Streams使您能够构建自定义应用程序，以处理或分析流数据以满足特殊需求。您可以将数十种来源的各种类型的数据（例如点击流，应用程序日志和社交媒体）连续添加到Amazon Kinesis数据流。在几秒钟内，数据将可供您的Amazon Kinesis应用程序读取并从流中进行处理。
根据Apache文档-
Apache Kafka是一个分布式数据存储，已针对实时摄取和处理流数据进行了优化。流数据是由数千个数据源连续生成的数据，这些数据源通常同时发送数据记录。流平台需要处理这种不断涌入的数据，并按顺序和增量地处理数据。
| 序号 | 键 | 阿帕奇·卡夫卡 | 运动学 |
|---|---|---|---|
| 1 |
基本的 |
Apache Kafka是一种分布式数据存储，经过优化可实时摄取和处理流数据 |
Amazon Kinesis Data Streams使您能够构建自定义应用程序，以处理或分析流数据以满足特殊需求 |
| 2 |
云 |
可以在本地计算机上安装和运行它。 |
这是一项云服务，无法在本地运行 |
| 3 |
性能 |
Kafka比Kinesis快 |
它比卡夫卡慢一点 |
| 4 |
定购 |
在Kafka的订购位于分区级别 |
分片级别的Kinesis订购 |
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我已经在kafka上工作了相当长的六个月，我对用户延迟和存储到主题分区中的数据有一些疑问。 问题1：最初，当我开始阅读Kafka并了解如何使用Kafka的功能时，我被教导说，一个只有一部分和一个复制因子的主题会创造奇迹。经过相当长的六个月的工作，将我的项目迁移到live之后，使用我的主题消息的消费者开始给我一个延迟。我阅读了许多关于消费者延迟的堆栈溢出答案，得出结论，如果我增加某个主题的分区和复制
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问题内容： 我错放了太多次了，我想我一直忘记，因为我不知道两者之间的区别，只是一个给了我我期望的价值，而另一个却没有。 为什么是这样？ 问题答案： 是的简写形式（尽管请注意，该表达式只会被计算一次。） 是的，即指定一元的到。 例子：
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问题内容： 因此，我有一段简单的代码可以打印出整数1-10： 然后，如果仅在第3行上更改一个运算符，它将打印出无限数量的1整数（我知道为什么会这样做）。为什么在运行第二个程序时没有出现语法错误？如果赋值运算符后面跟着一个加法运算符，它不会调用语法错误吗？ 问题答案： 与相同， 只是意味着。
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问题内容： 有人可以解释一下 和 我不知道“确切”的含义 问题答案： 在这个例子中，什么都没有。当您具有多个具有相似名称的路径时，该参数将起作用： 例如，假设我们有一个显示用户列表的组件。我们还有一个用于创建用户的组件。的网址应嵌套在下。因此，我们的设置可能如下所示： 现在，这里的问题是，当我们转到路由器时，将通过所有定义的路由，并返回它找到的第一个匹配项。因此，在这种情况下，它将首先找到路线，然
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问题内容： 我很好奇printStackTrace（）和toString（）之间的区别是什么。乍一看，他们 似乎 做的完全相同。 码： 问题答案： 不，有重要区别！使用toString，您只有异常的类型和错误消息。使用printStackTrace（）可以获得异常的整个堆栈跟踪，这对于调试非常有帮助。 System.out.println（toString（））的示例： printStackTra