我做了一个poc，其中我使用火花流从Kafka读取数据。但我们的组织要么使用Apache Flink，要么使用Kafka使用者从Apache kafka读取数据作为标准流程。所以我需要用Kafka消费者或Apache Flink取代Kafka流媒体。在我的应用程序用例中，我需要从kafka中读取数据，过滤json数据并在cassandra中放置字段，因此建议使用Kafka使用者而不是flink /其他流程，因为我并不需要进行任何处理与Kafka json数据。所以我需要你的帮助才能理解以下问题：
使用Kafka消费者，我可以实现与火花流或flink一样的连续数据读取吗？
考虑到我需要从kafka读取数据，使用avro scehma反序列化，过滤字段并放入cassandra，kafka消费者对我来说是否足够？
可以使用kafka消费者API创建Kafka消费者应用程序，对吗？
如果我只使用Kafka消费者而不是Apache flink，我的情况是否有任何不足之处？
答案 0 :(得分：1)
首先，让我们看看Flinka Kafak Connector和Spark Streaming with Kafka，它们都使用Kakfa Consumer API（简单的API或高级API）来消费来自Apache Kafka的消息为了他们的工作。
所以，关于你的问题：
1）是
2）是的。但是，如果你使用Spark，你可以考虑使用Spark Cassandra connector，这有助于我们有效地将数据保存到Cassandara
3）对
4）如上所述，Flink还使用Kafka消费者来完成其工作。此外，它是一个分布式流和批量数据处理，它帮助我们从Kafka消费后有效地处理数据。在您的情况下，要将数据保存到Cassandra中，您可以考虑使用Flink Cassandra Connector而不是您的编码。