Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) · レッスン

Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計

Kafka Streamsで時間ウィンドウ単位の集計を行い、ステートストアを管理してイベントストリームから実行中の件数、合計、メトリクスを計算します。

レッスン 4/413 ステップ

「Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計」はCoddyKit上の無料Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)レッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはAdvanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)コースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Stateful vs Stateless

Operations like map and filter are stateless. Aggregations such as counting or summing require state that persists across records.

Kafka Streams manages this state for you in local state stores.

Grouping a Stream

Before aggregating you group records by key with groupByKey or groupBy.

KGroupedStream<String, Order> grouped =
    orders.groupBy((key, order) -> order.getCustomerId());

Counting per Key

A simple aggregation: count orders per customer. The result is a KTable backed by a state store.

KTable<String, Long> counts = grouped.count();

General Aggregation

Use aggregate for custom accumulation. You provide an initializer and an adder function.

KTable<String, Double> totals = grouped.aggregate(
    () -> 0.0,
    (key, order, sum) -> sum + order.getAmount());

Introducing Windows

Often you want aggregations over a time window, e.g. orders in the last 5 minutes. Kafka Streams supports tumbling, hopping, and session windows.

Tumbling Windows

A tumbling window is fixed-size and non-overlapping. Each record belongs to exactly one window.

grouped
  .windowedBy(TimeWindows.ofSizeWithNoGrace(Duration.ofMinutes(5)))
  .count();

Hopping Windows

Hopping windows have a size and a smaller advance, so they overlap. A record can fall into multiple windows.

TimeWindows.ofSizeAndGrace(Duration.ofMinutes(5), Duration.ofSeconds(30))
           .advanceBy(Duration.ofMinutes(1));

Session Windows

Session windows group records separated by gaps of inactivity — ideal for user sessions where activity bursts then pauses.

grouped
  .windowedBy(SessionWindows.ofInactivityGapWithNoGrace(Duration.ofMinutes(10)))
  .count();

State Store Fault Tolerance

State stores are backed by compacted changelog topics in Kafka. If an instance fails, its state is rebuilt from the changelog on another instance.

Querying State Interactively

Interactive Queries let you read state store values directly from the application, exposing aggregations via a REST endpoint without an external database.

ReadOnlyKeyValueStore<String, Long> store =
    streams.store(StoreQueryParameters.fromNameAndType(
        "counts", QueryableStoreTypes.keyValueStore()));

Putting It Together

Windowed, stateful aggregations turn raw event streams into live metrics. Group by key, choose a window type, aggregate, and optionally expose the state via interactive queries.

Quick Check

Test your understanding of windowing.

対話的なレッスンで答える

Recap

You learned windowing and stateful aggregations.

Group with groupByKey before aggregating.
Use count or aggregate to build a KTable.
Tumbling, hopping, and session windows handle time differently.
State stores are fault-tolerant via changelog topics.

無料で開始

AI チューターと学ぶ Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 12
レッスン: 48

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よくある質問

「Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計」レッスンは無料ですか？

はい。「Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)コースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)コースには全4レッスンが含まれています。

「Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計」で何を学びますか？

Kafka Streamsで時間ウィンドウ単位の集計を行い、ステートストアを管理してイベントストリームから実行中の件数、合計、メトリクスを計算します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAdvanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)を演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)を始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAdvanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)は初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「Kafka Streamsのウィンドウ処理とステートフル集計」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAdvanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)レッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのAdvanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)レッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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