Некоторые ключевые различия между Apache Kafka Streams и Apache Spark для потоковой обработки данных:

• Архитектура. 2 Kafka Streams следует парадигме потоковой обработки, где логика выполняется на стороне клиента, в то время как Apache Spark Streaming использует парадигму пакетной обработки, где логика выполняется на стороне сервера. 2
• Временная задержка (latency). 27 Kafka Streams предлагает более низкую задержку по сравнению с Apache Spark Streaming из-за своей модели обработки на стороне клиента. 2 Spark Streaming, напротив, имеет более высокую задержку из-за своей микропакетной модели обработки. 2
• Управление состоянием. 2 Kafka Streams предоставляет отказоустойчивое локальное хранилище состояния и поддерживает операции с состоянием, такие как вычисления с окнами, из коробки. 2 Spark Streaming также предоставляет возможности управления состоянием, но требует дополнительной настройки и конфигурации. 2
• Масштабируемость. 2 И Kafka Streams, и Apache Spark Streaming горизонтально масштабируемы, то есть в кластер можно добавлять больше узлов для обработки повышенной нагрузки. 2 Однако Spark Streaming обычно считается более масштабируемым из-за своей пакетной модели обработки. 2
• Интеграция. 2 Kafka Streams легко интегрируется с кластерами Kafka, что делает его естественным выбором для архитектур на основе Kafka. 2 Spark Streaming, с другой стороны, хорошо интегрируется с более широкой экосистемой Spark, включая Spark SQL, MLlib и GraphX. 2

Выбор между этими инструментами зависит от конкретных требований, архитектуры и знакомства с экосистемой. 2