Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge
Verstehen Sie, wie Kafka Streams Daten mit oder ohne die Beibehaltung eines internen Zustands über mehrere Datensätze hinweg verarbeitet.
Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge ist eine kostenlose Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Stateless vs. Stateful Streams
In Kafka Streams, how you process data falls into two main categories: stateless and stateful operations.
Understanding this distinction is crucial for building efficient and correct real-time data pipelines. It impacts how your application remembers (or forgets) past events.
What are Stateless Operations?
Stateless operations process each incoming record independently. They don't remember any past records or maintain an internal state across events.
Think of it like a simple function: you give it an input, and it produces an output, without needing any memory of previous inputs.
Stateless Example: Map & Filter
Common stateless operations include map, filter, flatMap, and peek. They transform or filter records one by one.
Here's a simple Kafka Streams app using mapValues to convert all incoming message values to uppercase:
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import java.util.Properties;
public class StatelessMapApp {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,
"stateless-map-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
// Stateless operation: mapValues
KStream<String, String> upperCaseStream =
source.mapValues(value -> value.toUpperCase());
upperCaseStream.to("output-topic");
Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();
// In a real app, add a shutdown hook.
}
}When to Use Stateless Operations
Stateless operations are ideal for:
- Simple Transformations: Changing data format, type conversion.
- Filtering: Removing unwanted records.
- Data Cleansing: Basic sanitization of individual records.
They are generally simpler to implement and have less overhead because no state needs to be managed.
What are Stateful Operations?
Stateful operations are those that need to remember past records or combine information across multiple records to produce a result.
They maintain an internal state, which is stored locally within the Kafka Streams application instance. This state allows them to perform aggregations, joins, and windowing.
Stateful Example: Counting Events
A classic example of a stateful operation is count(). To count events per key, the application must remember previous counts for each key.
This operation transforms a KStream into a KTable, which represents a changelog of aggregated results.
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import java.util.Properties;
public class StatefulCountApp {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,
"stateful-count-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
// Stateful operation: count by key
KTable<String, Long> countsTable = source
.groupByKey()
.count(Materialized.as("counts-store")); // A named state store
countsTable.toStream().to("output-topic");
Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();
// In a real app, add a shutdown hook.
}
}More Stateful Operations
Besides count(), other common stateful operations include:
- Aggregations:
reduce(),aggregate()(e.g., calculating sums, averages). - Joins: Combining data from two streams or a stream and a table based on a common key.
- Windowing: Grouping records that fall within a defined time frame (e.g., 5-minute window).
These operations all rely on maintaining state to function correctly.
Kafka Streams State Stores
Kafka Streams manages state using internal state stores. These are typically backed by a local key-value store like RocksDB.
For fault tolerance, Kafka Streams also uses internal Kafka topics (called changelog topics) to continuously back up the state store. If an application instance fails, its state can be restored from the changelog topic by a new instance.
Quick Check: Identify Operations
Which of these Kafka Streams operations is considered stateless?
Recap: Stateless vs. Stateful
We've explored the key differences between stateless and stateful operations in Kafka Streams:
- Stateless: Processes records individually, no memory of past events. Ideal for simple transformations and filtering.
- Stateful: Requires internal memory (state stores) to combine or remember information across records. Essential for aggregations, joins, and windowing.
Choosing the right type of operation is fundamental to designing robust and efficient stream processing applications.
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge“?
Verstehen Sie, wie Kafka Streams Daten mit oder ohne die Beibehaltung eines internen Zustands über mehrere Datensätze hinweg verarbeitet. Du übst Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Eine einfache Kafka-Streams-Anwendung erstellen
- KStream- und KTable-Konzepte
- Zustandslose und zustandsbehaftete Vorgänge
- Serdes und Datens serialisierung in Kafka Streams