Обработка событий в Kafka Streams: управление временем и окнами

В Kafka Streams обработка событий опирается на три типа времени: время события (event time), время загрузки (ingestion time) и время обработки (processing time). Для точного анализа данных, особенно медицинских показателей, важно использовать время события, указанное в самом сообщении. Это достигается настройкой пользовательского TimestampExtractor, который извлекает временную метку из поля сообщения.
Обработка событий в Kafka Streams: управление временем и окнами
Изображение носит иллюстративный характер

Kafka Streams предлагает несколько типов окон для группировки событий: скользящие (tumbling), перекрывающиеся (hopping), сессионные (session) и окна для соединений (sliding join). Оконные соединения (Stream-Stream Join) позволяют объединять данные из разных потоков, соответствующие одному временному интервалу. Для управления промежуточными результатами в агрегациях и KTable используется оператор suppress, который позволяет отложить публикацию обновлений до закрытия окна, предотвращая избыточные уведомления.

При работе с окнами важно учитывать, что последнее окно может не закрыться при остановке потока событий, требуя отправки нового сообщения для его завершения. Для решения подобных проблем, а также для более точного контроля над выводом данных, может потребоваться ручная обработка результатов.


Новое на сайте