Stream Processing

起因

准备学习 Big Data，成为一个 Data Engineer，第一个想学的工具是 Data Ingestion 的工具 Apache Kafka，在自己上网找资料的过程中看到了一些新词（Kafka 的应用领域）比如stream processing, metrics collection and monitoring 和 CEP，但是没有给一些很好的例子，我来补充一下。

Stream Processing

引用原文

[Stream Processing] enables users to query continuous data stream and detect conditions fast within a small time period from the time of receiving the data.

Stream Processing 让用户能够快速地获取到连续的数据流。

比如说，现在有一个报警器，用来预警鱼塘的温度不能低于零上5°C。这个鱼塘在水里有一个传感器，每秒钟都会更新温度数据，这个数据就会被传送到这个程序里，这一系列数据就应该属于 Stream Data。这个软件处理的过程应该就是Stream Processing。

Stream Processing 的必要性在于，我们都知道数据会产生价值，有些数据的价值的有效性就只在很短的一段时间内，超过时间了，这个价值就会大打折扣，甚至没有价值了。

比如说，上一个例子里，鱼塘主需要在水上洞之前做一些准备工作，如果水温的数据5个小时以后在能传到分析程序，那水已经冻上了。

上文的 Stream Processing 其实也是一个 metrics collection and monitoring 的例子，具体来说就是实时监督，确保监视的数据是在一定范围内的。

原文中也提到，Steam Processing 的别名包括 real-time analytics, streaming analytics, Complex Event Processing, real-time streaming analytics, and event processing.

其中 Complex Event Processing 就是我一开始不太懂的 CEP 的全称。