我可以将Kafka Streams滑动窗口选项用于更长的持续时间，例如6个月、1年等吗？
Kafka Streams是一个用于构建实时流处理应用程序的客户端库。它提供了一组API，使开发人员能够以简单且高效的方式处理和分析流式数据。
滑动窗口是Kafka Streams中的一种处理模式，它允许我们对数据流进行时间窗口的划分和聚合操作。滑动窗口选项用于定义窗口的大小和滑动步长。窗口的大小决定了窗口中包含的事件的时间范围，而滑动步长决定了窗口之间的间隔。
对于Kafka Streams的滑动窗口选项，通常是基于相对时间单位，如毫秒、秒、分钟、小时等。这些选项用于定义相对于事件时间的窗口大小和滑动步长。例如，我们可以定义一个5分钟大小的滑动窗口，每分钟滑动一次。
然而，将Kafka Streams滑动窗口选项用于更长的持续时间，如6个月或1年，可能会面临一些挑战和限制。这是因为滑动窗口需要在内存中维护窗口状态，而较长的持续时间会导致内存消耗过大。
为了解决这个问题，可以考虑使用其他技术和工具来处理更长持续时间的窗口。例如，可以将数据存储到分布式存储系统（如Hadoop HDFS或云对象存储）中，并使用批处理作业来处理这些数据。这样可以有效地处理更长时间范围的窗口，并且具有更好的可扩展性和容错性。
总结起来，尽管Kafka Streams提供了滑动窗口选项来处理时间窗口，但对于更长的持续时间，建议使用其他技术和工具来处理和分析数据。这样可以更好地满足长时间范围的需求，并确保系统的可扩展性和性能。
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Kafka流状态存储是处理大量密钥和数据的有状态应用程序的有效解决方案吗？
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主题将是接收有超过20000个不同密钥的数据。对于流中的每个键，我需要在一个州存储中保存12个条目，比如键1：。
--------------------------------------------------------
|STATE STORE KEY (key + year-month) | STATE STORE VALUE|
--------------------------------------------------------
| 1-2020-02 |
浏览 4提问于2020-02-08得票数 1
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Kafka + spark streaming: kafka.common.OffsetOutOfRangeException
apache-spark、pyspark、apache-kafka、spark-streaming、kafka-consumer-api
我对Kafka/Spark这件事不熟悉。我有火花流(PySpark)从卡夫卡制作人获取数据。它会正常运行一分钟，然后总是抛出kafka.common.OffsetOutOfRangeException。Kafka用户的版本是0.8 (显然，PySpark不支持0.10)。我在AWS Ubuntu 14.04上有一个包含3个工作节点的主节点。我不知道这是否相关，但这里的Kafka日志相对较大(~1-10kb)，我已经相应地调整了生产者/代理/消费者配置。数据传递得很好，尽管可能比我认为生产者可能产生的数据要慢(这可能是问题的根源？)。
通过增加保留时间/大小也解决了类似的问题：
但是我的保留时间
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apache-kafka、apache-kafka-streams
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