本文介绍了 Kafka Stream 的背景，如 Kafka Stream 是什么，什么是流式计算，以及为什么要有 Kafka Stream。接着介绍了 Kafka Stream 的整体架构、并行模型、状态存储以及主要的两种数据集 KStream 和 KTable。然后分析了 Kafka Stream 如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义、窗口操作、Join 操作、聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最后结合示例讲解了如何使用 Kafka Stream。
Kafka Stream 是 Apache Kafka 从 0.10 版本引入的一个新 Feature。它提供了对存储于 Kafka 内的数据进行流式处理和分析的功能。
Kafka Stream 的特点如下：
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Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意 Java 应用中，也可以任意方式打包和部署
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除了 Kafka 外，无任何外部依赖
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充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证
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通过可容错的 state store 实现高效的状态操作（如 windowed join 和 aggregation）
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支持正好一次处理语义
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提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟
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支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）
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同时提供底层的处理原语 Processor（类似于 Storm 的 spout 和 bolt），以及高层抽象的 DSL（类似于 Spark 的 map/group/reduce）
一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。
批量处理模型中，一般先有全量数据集，然后定义计算逻辑，并将计算应用于全量数据。特点是全量计算，并且计算结果一次性全量输出。
当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有 Spark Streaming 和 Apache Storm。Apache Storm 发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持 SQL on Stream。而 Spark Streaming 基于 Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL 处理等集成，功能强大，对于熟悉其它 Spark 应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的 Hadoop 发行版，如 MapR，Cloudera 和 Hortonworks，都集成了 Apache Storm 和 Apache Spark，使得部署更容易。
既然 Apache Spark 与 Apache Storm 拥用如此多的优势，那为何还需要 Kafka Stream 呢？笔者认为主要有如下原因。
第一，Spark 和 Storm 都是流式处理框架，而 Kafka Stream 提供的是一个基于 Kafka 的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而 Kafka Stream 作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。
