我们的沟通差异很大，到了我们的项目截止日期，我们的云基础架构就无法使用Kafka Streams。
我们的整个团队都不是Kafka的新手，我们可以使用一些建议来替代用我们的KStreams代码。没有KStreams的情况下，一种方法如何加入？搜索量不高。
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Kafka Streams在我们的云基础架构中不可用
听起来像您可能希望专注于修复基础结构，以便更快地开发。
另外 ：另一方面，如果您没有自由部署公司的云资源，那么我建议修复公司文化，因为即使在云端，这也确实是一个好处-使用对您的应用程序有意义的工具，而无需维护或限制对基础结构和API的访问。 / rant
如果您尝试在云中运行Kafka Streams，也许Kubernetes（例如通过EKS）可以帮助您解决此问题
您可以在Kafka峰会上看到有关此演示的演示文稿-https://www.confluent.io/kafka-summit-sf18/deploying-kafka-streams-applications
我们可以用什么替换我们的KStreams代码
那么，您正尝试从kafka主题中吸收知识，并加入其他主题？如果是这样，那么Kafka Streams确实是用于此目的的，并且不需要外部调度程序，它全都嵌入在Java应用程序中，即使您仅使用Kafka Streams部署主要方法，它也可以简单地运行更多该应用程序。 ..我的意思是，尽管Spark或Flink只需要一个“提交命令”即可部署多个应用程序，但仍然需要设置和配置YARN，Kubernetes，Mesos等。
如果您仍然需要设置该 ，则最好保持Kafka Streams代码不变，并花一些时间来部署可用于 other的代码调度基础结构应用程序
如果您精通SQL，但KSQL可能会有用，但是您已经编写了Kafka Streams，因此您至少对基于Java的语言感到满意，因此我不会那样做。仅仅是因为如果您阅读了有关KSQL的生产建议，它就需要大量资源，并且专用于运行Kafka代码。我认为内存可以更好地用于其他业务应用程序。
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您可能想看看融合的KSQL。这是一个开放源代码的流SQL引擎，提供了易于使用但功能强大的交互式SQL界面，用于在Kafka上进行流处理。
或者，如果您对Scala感到满意，那么使用Spark SQL的Spark结构化流也非常适合。 （尽管java和python中都有API，但在线支持似乎很少。）