KStreams+Spark Streaming+机器学习
但我在Kstreams那边。现在我糊涂了！！！
问题:
1。Spark流媒体和Kafka流媒体有什么区别？
2。我怎样才能把KStreams+Spark Streaming+机器学习结合起来？
3。我的想法是连续训练测试数据，而不是批量训练。
共有1个答案
首先，术语“汇流的Kafka流”在技术上是不正确的。
- 它被称为Kafka's Streams API（又名Kafka Streams)
- 它是Apache Kafka的一部分，因此由Apache Software Foundation（而不是Confluent）“拥有”
- 有Confluent开源和Confluent Enterprise--这是Confluent提供的两种产品，它们都利用了Apache Kafka（因此也就是Kafka流）
然而，Confluent为Apache Kafka提供了大量代码，包括Kafka流。
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因此，没有理由将两者都“联姻”--这是一个选择你想使用哪一个的问题。
我个人的看法是，Spark不是流处理的好解决方案。如果您想要使用像Kafka Streams这样的库，或者像Apache Flink、Apache Storm或Apache Apex这样的框架（这些都是流处理的好选择），这取决于您的用例（也许是个人的喜好），并且无法在SO上得到答案。
Kafka流的一个主要区别在于，它是一个库，不需要处理集群。因为它是Apache Kafka的一部分，如果您已经安装了Apache Kafka，这可能会简化您的整体部署，因为您不需要运行额外的处理集群。
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