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11.1 什么是流式处理
11.2 流式处理的一些概念
11.2.1 时间
11.2.2 状态
11.2.3 流和表的二元性
11.2.4 时间窗口
11.3 流式处理的设计模式
11.3.1 单个事件处理
11.3.2 使用本地状态
11.3.3 多阶段处理和重分区
11.3.4 使用外部查找——流和表的连接
11.3.5 流和流的连接
11.3.6 乱序的事件
11.3.7 重新处理
11.4 Streams示例
11.4.1 字数统计
11.4.2 股票市场统计
11.4.3 填充点击事件流
11.5 Kafka Streams的架构概览
11.5.1 构建拓扑
11.5.2 对拓扑进行伸缩
11.5.3 从故障中存活下来
11.6 流式处理使用场景
11.7 如何选择流式处理框架
11.8 总结